Algoritme waarschuwt voor lage bloeddruk bij operaties in Amsterdam UMC
Kunstmatige intelligentie komt langzamerhand de operatiekamers van het Amsterdam UMC binnen. Anesthesiologen werken sinds kort bijvoorbeeld met een waarschuwingssysteem dat afgaat als er kans is dat de bloeddruk van een patiënt te laag wordt. En ondertussen zijn UvA’ers nog meer aan het ontwikkelen. ‘Deze inzet van kunstmatige intelligentie in patiëntenzorg lijkt meetbare voordelen te hebben.’
Een te lage bloeddruk kan voor ernstige complicaties zorgen. En dat komt regelmatig voor tijdens operaties. Daarom letten anesthesiologen tijdens een operatie op de bloeddruk van de patiënt. ‘Maar die moeten vier monitoren tegelijkertijd in de gaten houden,’ vertelt Bart Geerts, zelf anesthesioloog in Amsterdam UMC, locatie AMC. ‘Je moet namelijk ook kijken wat de chirurg doet, en je houdt je bezig met medicatie.’
Een algoritme helpt nu anesthesiologen in het AMC bij het toezicht op de bloeddruk. Dit algoritme komt van het Amerikaanse medische technologiebedrijf Edwards Lifesciences. Het bedrijf baseerde dit onder andere op een dataset van het AMC zelf, waardoor het algoritme op tijd de kans op een lage bloeddruk kan herkennen. Het geeft een waarschuwing als een patiënt een lage bloeddruk dreigt te krijgen, dus al voordat diegene dat echt heeft. ‘Als dat alarm afgaat, kun je bekijken of je echt moet gaan handelen,’ legt Geerts uit. ‘Dan kun je vocht toedienen, of middelen geven waardoor het hart meer gaat werken of bloedvaten meer gaan samenknijpen.’
Meetbaar voordeel
Nadat het waarschuwingssysteem werd goedgekeurd voor tests in de operatiekamer, hebben anesthesiologen in het AMC, waaronder Geerts, dit toegepast tijdens 500 operaties waarbij mensen onder narcose zijn. Tijdens deze operaties zagen de dokters de uitslagen niet, en veranderden ze hun manier van handelen ook niet. Deze test was vooral voor de veiligheid, om te kijken hoe accuraat het systeem is.
Geerts: ‘Daarna hebben we een nieuw onderzoek bij honderd patiënten gedaan. Eén groep patiënten kreeg de normale behandeling en bij een andere groep hebben we ook het waarschuwingssysteem gebruikt. Die twee groepen vergeleken we met elkaar. We zagen dat het aantal gevallen met een lage bloeddruk bij gebruik van het algoritme met 70 procent afnam. Dit is een van de eerste voorbeelden waarbij de inzet van kunstmatige intelligentie in patiëntenzorg meetbare voordelen lijkt te hebben.’
‘Verder zagen we dat bij een aanzienlijk deel van de gevallen waarin het alarm afgaat, geen extra handeling nodig is. Maar het alarm gaat wel altijd af als het echt af moet gaan. Het is niet zo dat bij mensen waarbij we een waarschuwing nodig hebben, er niks gebeurt.’
60 euro per uur
Het waarschuwingssysteem is nu op de markt in Europa en de Verenigde Staten. En de medische specialisten in de operatiekamers van het AMC gebruiken het nog steeds. ‘Maar wel alleen bij patiënten met een hoog risico, waarbij we reëel complicaties kunnen verwachten,’ zegt Geerts. ‘Het is ergens ook een economische keuze die we moeten maken. Dat klinkt wel heel vervelend als je over mensen praat, maar we hebben voor anesthesiologie een budget van 60 euro per uur voor zogenoemde disposablesDisposables zijn allerlei materialen die je nodig hebt om narcose te geven, zoals gazen, infusen en slaapmiddelen.. Dus we zijn verplicht om te berekenen wanneer we dit het beste kunnen gebruiken. We moeten kijken of de investering in deze materialen het echt waard is, en ook of het de zorg beter en goedkoper maakt.’
De technische faculteiten van de UvA en de VU zijn zelf ook een soortgelijk algoritme aan het maken, alleen dan niet voor patiënten die al kunstmatig in slaap zijn, maar patiënten die nog onder narcose moeten. ‘Hierbij is nog eerder sprake van een te lage bloeddruk en tevens mogelijke complicaties,’ aldus Geerts.
Daarnaast proberen ze een algoritme te ontwikkelen dat drukte op de eerste hulp voorspelt. Geerts: ‘In het ziekenhuis is technische ondersteuning nog zeer beperkt aanwezig of zelfs helemaal afwezig. De software van het elektronisch patiëntendossier is bijvoorbeeld zo omslachtig. Je moet daar veel werk in stoppen als je daarmee wilt werken. En dat zorgt zelfs voor burn-outs, volgens Amerikaanse publicaties. Maar gelukkig wordt die drempel voor meer aansturende techniek in het ziekenhuis steeds lager.’
