Big data is geen shortcut voor personalised medicine

Big data en machine learning zijn belangrijke trends in medisch onderzoek. Ze vullen de klassieke statistische aanpak aan, maar komen daar niet voor in de plaats. Om het behandeleffect voor een individu te voorspellen, blijven gerandomiseerde studies essentieel. Dat zei hoogleraar Klinische Biostatistiek en Medische Besliskunde (LUMC) Ewout Steyerberg op 23 maart in zijn oratie.
Steyerberg wijdt zijn wetenschappelijke carrière aan zogeheten klinische voorspelmodellen. “Met geavanceerde statistiek kunnen we vragen beantwoorden zoals ‘hoe groot is de kans dat iemand met bepaalde risicofactoren een ziekte krijgt?’ of ‘wat is de kans dat een patiënt met kanker na vijf jaar nog in leven is?’ Doordat we deze kansen steeds beter op individueel niveau kunnen schatten, kunnen artsen steeds betere beslissingen nemen over de behandeling.”

Een recente ontwikkeling in het vakgebied van Steyerberg is de beschikbaarheid van big data en analyse met machine learning-technieken. Voor bepaalde vragen zijn dit aantrekkelijke methoden, maar zodra je probeert per individu te voorspellen welke behandeling de beste is ligt misleiding op de loer. Het effect van een behandeling kan bijvoorbeeld vertekend zijn doordat een arts ziekere patiënten vaker een bepaalde behandeling geeft dan minder zieke patiënten.

“Het is een illusie om te denken dat je voor deze confounding by indication kunt corrigeren als je machine learning gebruikt om big data te analyseren. De beste manier waarop je voor individuele patiënten iets kunt leren over welke behandeling werkt, blijft een gerandomiseerde studie, waarbij patiënten per toeval een behandeling krijgen toegewezen. Hoe graag we het ook zouden willen, big data met machine learning is geen shortcut-oplossing voor personalised medicine”, legt hij uit.

Klik hier voor meer informatie.

 

Gepubliceerd op:  20 april 2018 438 x bekeken
Gerelateerde artikelen

Nationale Wetenschapsagenda route - Personalised Medicine

In het kader van de Nationale wetenschapsagenda (NWA) zijn twee routes benoemd die interessant zijn voor laboratoriumdiagnostiek. Personalised Medicine (therapie op maat) en Gezondheidsonderzoek, preventie en behandeling. De NWA is bedoeld om onderzoek en ontwikkeling te stimuleren op terreinen die er maatschappelijk gezien toe doen. Op 8 mei 2018 is er een startbijeenkomst in Amsterdam.

20 april 201820 x bekeken

Health-RI hart van lerend zorgsysteem

Om personalized medicine & health mogelijk te maken, volgen wetenschappers grote groepen patiënten en gezonde burgers voor langere tijd. Ze onderzoeken hoe individuele biologische verschillen onze gezondheid beïnvloeden. Dit gebeurt door verschillende onderzoekers op verschillende plaatsen. Om alle gegevens samen te brengen en dus ook beter samen te werken, is het Health-RI initiatief in het leven geroepen.

23 februari 2018503 x bekeken

Website “medicijnen op maat” – met rol voor diagnostiek

Zorg op maat wordt steeds beter mogelijk, zodat de juiste patiënt, op het juiste moment de juiste behandeling krijgt. Een gerichtere aanpak is steeds beter mogelijk, zeker bij de inzet van geneesmiddelen. Diagnostiek speelt daarbij een belangrijke rol. De Vereniging Innovatieve Geneesmiddelen heeft een website geïntroduceerd waarin op overzichtelijke wijze de ontwikkelingen in dit ‘maatwerk’ worden uitgelegd en gelardeerd met voorbeelden.

19 februari 2018129 x bekeken