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 848 x bekeken
Gerelateerde artikelen

Respons op geneesmiddelen bij diabetische nierziekte beter voorspellen

Diabetische nierziekte (DN) presenteert zich in zeer uiteenlopende vormen van ziekteprogressie en complicaties. Uit recent promotieonderzoek bleek dat zowel biomarkers vóór de behandeling als veranderingen in biomarkers tijdens de eerste maanden van de behandeling patiënten konden onderscheiden die weinig of veel baat hadden van de betreffende therapie.

19 februari 2020926 x bekeken

Van massamedicijn naar geneesmiddel-op-maat

Het zal in de toekomst steeds beter mogelijk worden dat de patiënt een doelgericht geneesmiddel krijgt. De verwachting is dat deze ontwikkeling wel consequenties zal hebben voor de kosten. De Volkskrant besteedde aan deze ontwikkeling een groot artikel.

19 februari 202078 x bekeken

Laboratoriumdiagnostiek kan geneesmiddelenbeleid ondersteunen

Tijdens het algemeen overleg van de Vaste kamercommissie VWS op 6 november jl. bleek dat laboratoriumdiagnostiek als een van de oplossingen te worden genoemd om te komen tot beter en goedkoper geneesmiddelengebruik.

5 december 2019407 x bekeken