(c) Pixabay

Onderzoekers van de Universiteit van Kopenhagen hebben een algoritme ontwikkeld dat patiënten kan opsporen die mogelijk een verkeerde diagnose hebben gekregen. Met behulp van de digitale ziektegeschiedenis is het algoritme in staat zogenaamde afwijkende ziektetrajecten te registreren. Als deze sterk afwijken van normale trajecten, is er mogelijk sprake van een verkeerde diagnose. Het algoritme is ontwikkeld op basis van gegevens van enkele honderdduizenden COPD-patiënten in Denemarken.

Patiënten kunnen meerdere ziekten tegelijk hebben, waarbij het moeilijk kan zijn om de symptomen van de ene ziekte van de andere te onderscheiden. Ook kunnen bepaalde symptomen ontbreken. Dat kan tot fouten bij de diagnose leiden en vervolgens tot een verkeerde behandeling, of het uitblijven van een behandeling.
“Ons algoritme kan de patiënten vinden die zo’n ongewoon ziektetraject hebben dat ze misschien inderdaad niet lijden aan de ziekte waarmee ze zijn gediagnosticeerd. Hopelijk kan het uiteindelijk een ondersteunend hulpmiddel voor artsen worden,” zegt Isabella Friis Jørgensen, postdoc bij het Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research.

Typisch ziektetraject

De onderzoekers ontwikkelden het algoritme op basis van de ziektetrajecten van 284.000 patiënten uit de jaren 1994 tot 2015. Al deze mensen leden aan chronische obstructieve longziekte (COPD). Op basis van deze gegevens kwamen ze uit op ongeveer 69.000 typische ziektetrajecten.
“Als een patiënt opduikt met een heel ongewoon ziektetraject, dan kan het betekenen dat de patiënt dus aan een andere ziekte lijdt. Ons instrument kan helpen om dit op te sporen”, legt Søren Brunak uit. Hij is hoogleraar aan het Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research.

De onderzoekers vonden bijvoorbeeld een kleine groep van 2185 patiënten die zeer kort na de diagnose COPD overleden. Volgens de onderzoekers was dat een teken dat er misschien iets anders aan de hand was.
“Toen we de laboratoriumwaarden van deze patiënten nader bestudeerden, zagen we dat deze afweken van de normale waarden voor COPD-patiënten. De waarden leken meer op iets dat wordt gezien bij longkankerpatiënten. Slechts bij 10 procent van deze patiënten werd longkanker vastgesteld. Maar we zijn er redelijk van overtuigd dat de meesten, zo niet al deze patiënten daadwerkelijk longkanker hadden”, aldus Søren Brunak.

Ondersteunend hulpmiddel

Hoewel het algoritme werd gevalideerd aan de hand van gegevens van COPD-patiënten, kan het voor veel andere ziekten worden gebruikt. Het principe is hetzelfde. Het algoritme gebruikt registergegevens om de typische ziektetrajecten in kaart te brengen en kan detecteren of het ziektetraject van sommige patiënten zo sterk afwijkt, dat er mogelijk iets mis is.
“We denken dat dit algoritme in de toekomst uiteindelijk een ondersteunend hulpmiddel voor artsen kan worden. Zodra het algoritme de typische ziekteverlopen in kaart heeft gebracht, duurt het slechts 10 seconden om één enkele patiënt met alle anderen te vergelijken”, aldus Søren Brunak.
Het onderzoek is gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift NPJ Digital Medicine.

Ook interessant:

Duitse onderzoekers ontwikkelen sneltest voor astma-diagnose

Race om snellere en goedkopere diagnosesystemen

Word lid!

Op Innovation Origins lees je elke dag het laatste nieuws over de wereld van innovatie. Dat willen we ook zo houden, maar dat kunnen wij niet alleen! Geniet je van onze artikelen en wil je onafhankelijke journalistiek steunen? Word dan lid en lees onze verhalen gegarandeerd reclamevrij.

Over de auteur

Author profile picture Arnoud Cornelissen schrijft al jaren in onder andere diverse Nederlandse dagbladen over wetenschap en techniek.