Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: In het huidige digitale tijdperk, waarin data in een ongekend tempo wordt gegenereerd, is het benutten van de kracht ervan cruciaal geworden voor het verbeteren van ons begrip van en de behandeling van complexe ziekten zoals kanker. Deze inzichtelijke blog verkent het ongelooflijke potentieel van big data-analyse op het gebied van kankeronderzoek.
De strijd tegen kanker is de zoektocht naar de Heilige Graal van de geneeskunde. Oncologen staan vandaag de dag voor talloze uitdagingen, zoals de standaardisatie van behandelingen, het op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen in de multidisciplinaire aanpak van alle soorten kanker, het verzamelen van informatie over verschillende schalen voor de definitie van een ziekte, en meer.
Volgens TOI lijkt kanker, met een miljoen nieuwe gevallen per jaar, steeds meer terrein te winnen. Sommige experts voorspellen dat het aantal gevallen van deze dodelijke ziekte tegen 2025 vervijfvoudigd zal zijn. Statistieken tonen aan dat het aantal kankergevallen is gestegen van 700 naar ongeveer 1000 per miljoen inwoners.
Kanker is een van de snelst evoluerende, voortdurend veranderende en complexe ziekten. Het is wereldwijd de tweede belangrijkste doodsoorzaak. Volgens de Wereldgezondheidsorganisatie worden er jaarlijks ongeveer 14 miljoen nieuwe gevallen van kanker gemeld. En dat aantal zal naar verwachting de komende 20 jaar met ongeveer 70% stijgen. De strijd tegen kanker heeft de afgelopen 30 jaar enorme vooruitgang geboekt, met een verdubbelde overlevingskans, maar een algemene genezing blijft ongrijpbaar.
De vraag is nu: hoe kunnen oncologen deze uitdagingen het hoofd bieden? Dat is waar big data om de hoek komt kijken. Volgens onderzoek zal de big data-markt in 2021 groeien tot maar liefst 6,6 miljard dollar. Naarmate big data zich verder ontwikkelt, kan het de traditionele gezondheidszorg aanvullen door trends te detecteren en zo de diagnose van ziekten te verbeteren. In sommige delen van de wereld wordt het zelfs al gebruikt om ziekten, zoals kanker, nauwkeuriger en in een vroeg stadium te identificeren.
Krijg een kijkje achter de schermen bij de beste strategieën om data in te zetten voor de transformatie van de gezondheidszorg.
Toonaangevende organisaties: trends volgen, inzichten benutten en een datagedreven cultuur omarmen
Big data beschikt over krachtige mogelijkheden en is bij uitstek geschikt voor het verwerken van grote hoeveelheden data. De rol van big data in de geneeskunde is het opbouwen van betere gezondheidsprofielen en voorspellende modellen rondom individuele patiënten, om zo ziekten beter te diagnosticeren en te behandelen. IBM Watson Health heeft bijvoorbeeld een aantal urgente uitdagingen opgelost met behulp van big data. Door menselijke expertise te combineren met augmented intelligence, helpt het zorgprofessionals en onderzoekers wereldwijd om data en kennis om te zetten in inzichten, zodat ze beter onderbouwde beslissingen kunnen nemen.
Onderzoekers voorspellen dat big data-analyse de potentie heeft om kankerbehandelingen te versnellen en de belofte van meer gepersonaliseerde geneeskunde en behandelingen waar te maken.
Gegevens worden gebruikt om oncologen te helpen bij het aanbieden van behandelingen op maat, gebaseerd op biopsiemateriaal, patiëntgeschiedenis en andere relevante gegevens. Instellingen over de hele wereld verzamelen allerlei soorten kankergerelateerde gegevens uit patiëntendossiers en wereldwijd onderzoek en enquêtes.
Enorme hoeveelheden van deze data worden nu geanalyseerd en onderzocht om bevindingen te ontdekken die kunnen leiden tot nieuwe therapieën en meer gepersonaliseerde behandelingen. Zo pluizen onderzoekers in de Verenigde Staten momenteel honderden gigabytes aan beelddata van duizenden patiënten uit om verschillen te vinden tussen de verschillende subtypes van borstkanker. Aangezien geen enkele vorm van kanker hetzelfde is, zou dit wel eens de heilige graal van de kankerbehandeling kunnen zijn. Voor patiënten met niet-terugkerende kanker zou dit kunnen leiden tot mildere therapieën en behandelingen. Het tegenovergestelde zou wellicht gelden voor patiënten met agressievere of terugkerende vormen van de ziekte.
In het huidige scenario gebruiken onderzoekers risicostratificatiemodules om miljoenen medische dossiers van een populatie te doorzoeken en patronen, trends en overeenkomsten tussen patiënten te begrijpen met behulp van Natural Language Processing (NLP)-systemen. Hierbij wordt ook rekening gehouden met ongestructureerde data, zoals ontslagdocumenten en aantekeningen van artsen, die vaak niet in analyses worden meegenomen. Dit onderstreept het belang van big data-analyse op dit gebied van de behandeling.
Big Data helpt artsen en onderzoekers ook met specifieke details over hoe duizenden medicijnen op het menselijk lichaam inwerken, en doet suggesties voor medicijnen die mogelijk een wisselwerking hebben met kankercellen. Interessant genoeg werd onlangs aangekondigd dat 14 kankerinstituten in de Verenigde Staten en Canada analyses en kunstmatige intelligentie (AI) gaan gebruiken om kankerpatiënten te koppelen aan de behandelingen die hen het meest waarschijnlijk zullen helpen. Naast het aanbevelen van relevante medicijnen voor de behandeling van specifieke vormen van kanker, zou AI ook therapieën kunnen voorstellen die nog niet eerder zijn uitgeprobeerd.
Klinieken en ziekenhuizen moeten online ziekenhuisinformatiesystemen (HIS) en elektronische patiëntendossiers (EPD's) implementeren die verder kunnen worden geïntegreerd met het Nationale Kankerregister (NCRP). Het verzamelen en beheren van deze gegevens moet systematisch gebeuren en er moeten correcte gegevens worden bijgehouden. Deze data-analyse, samen met demografische statistieken, moet gelijktijdig plaatsvinden met bestaande datasets voor effectievere resultaten op het gebied van kankerbeheer en -behandeling.
Succes in de farmaceutische industrie stimuleren: analyses in hun puurste vorm
Benut de kracht van data-analyse om farmaceutische bedrijven te voorzien van datagestuurde inzichten voor slimmere besluitvorming.
Big Data wordt ook gebruikt om te voorspellen welke patiënten het meest waarschijnlijk het advies van hun arts zullen opvolgen en welke niet, om zo heropnames in het ziekenhuis bij de meest kwetsbare patiënten te voorkomen. Er worden apps ontwikkeld die kunnen bijhouden wanneer een patiënt zijn of haar medicatie inneemt.
Andere apparaten registreren informatie zoals telefoongesprekken, sms-berichten, fysieke locatie, bewegingen en slaappatronen, die artsen of familieleden kunnen waarschuwen als de patiënt zich mogelijk niet lekker voelt.
Big Data heeft de potentie om de resultaten voor patiënten te verbeteren, inzicht te geven in de ziekte en te helpen bij de genezing van kanker, dankzij de vooruitgang in de kwantiteit en kwaliteit van de verzamelde data, in combinatie met de rekenkracht die nodig is om de ziekte te analyseren en te begrijpen.
Met behulp van big data is medische analyse om terugkeer van kanker, progressie en respons op therapie te voorspellen tegenwoordig geen moeilijke opgave meer. De strijd gaat door, maar door big data-consultancy in te zetten, kan het proces van het vinden van de ongrijpbare genezing worden versneld, waardoor er uiteindelijk toch een lichtpuntje aan het einde van de tunnel is.