Aanleiding
De Nederlandse verpleeghuiszorg staat onder druk. Door vergrijzing neemt de zorgvraag toe, terwijl het aantal beschikbare zorgprofessionals afneemt. Tegelijkertijd wordt de zorg complexer.
Innovatieve technologie kan helpen om zorgprofessionals beter te ondersteunen en de kwaliteit van zorg voor bewoners te verbeteren. Vroegsignalering speelt daarbij een belangrijke rol: hoe eerder risico’s zichtbaar worden, hoe beter zorgverleners kunnen ingrijpen.
Predictiemodellen in de zorg
Het project Predictiemodellen in de zorg is gestart door Momo Medical. Binnen dit project worden slimme modellen ontwikkeld die gezondheidsrisico’s kunnen voorspellen. Denk aan een verhoogd risico op vallen, doorligwonden of een toenemende zorgbehoefte.
Een belangrijke databron is de bedsensor van Momo Medical. Deze sensor wordt toegepast op ouderenzorglocaties en verzamelt gegevens over onder andere slaappatronen, hartslag, lighouding en hoe lang iemand in dezelfde houding ligt.
Door deze sensordata te combineren met bestaande zorgdata ontstaat een rijker beeld van de gezondheidstoestand van bewoners. Zo kunnen patronen worden herkend die wijzen op een verhoogd risico. Bijvoorbeeld: als iemand slechter slaapt en vaker uit bed komt, kan dat duiden op een grotere kans om te vallen.
Gebruik door Zorgverleners
Het project richt zich niet alleen op het ontwikkelen van voorspellingen, maar ook op de vraag hoe zorgverleners deze informatie in de praktijk kunnen gebruiken.
Wanneer vraagt een voorspelling om actie? Wat betekent een bepaald risicopercentage? En hoe zorgen we ervoor dat technologie ondersteunend blijft aan goede zorg?
Door deze vragen mee te nemen, ontstaat technologie die niet losstaat van de praktijk, maar aansluit bij het dagelijks werk van zorgprofessionals.
Partners in dit project
- Tante Louise
- Fontys
- Tilburg University
- Avoord
- Qcare
- Kinetic Analysis
- TU Eindhoven
- Momo Medical
- MindLabs
Aanpak en werkwijze
Het project maakt gebruik van een combinatie van:
- Data-analyse en AI-modelontwikkeling op basis van sensordata en zorgdata
- Samenwerking met zorginstellingen voor toegang tot praktijkdata
- Integratie van verschillende databronnen (bedsensoren, rapportages, medische gegevens)
De grootste uitdaging ligt niet alleen in de techniek, maar vooral in:
- het veilig en juridisch verantwoord delen van data
- het creëren van vertrouwen tussen partners
- het vertalen van inzichten naar bruikbare toepassingen in de zorgpraktijk
Beoogde resultaten en relevantie
Het project moet meer inzicht geven in voorspellende factoren voor gezondheidsrisico’s. Ook onderzoekt het hoe verschillende databronnen effectief kunnen worden gecombineerd.
Dit leidt tot AI-voorspellingsmodellen en uitbreiding van bestaande zorgsoftware met predictieve functionaliteiten. De resultaten zijn vooral relevant voor de ouderenzorg, waar preventie en vroegsignalering veel verschil kunnen maken.
Uiteindelijk moet het project bijdragen aan:
- minder valincidenten en doorligwonden;
- betere en tijdigere zorginterventies;
- een hogere kwaliteit van leven voor bewoners;
- een efficiënter gebruik van zorgcapaciteit;
- een lagere werkdruk voor zorgprofessionals.
Dit project is medegefinancierd door de Europese Unie
Contact
Neem voor meer informatie contact op met Robin den Oudsten
Robin.denoudsten@mind-labs.eu