Project Update CARRIER - hart- en vaatziekten voorkomen door vroegtijdige opsporing en gepersonaliseerde interventie

Hart- en vaatziekten zijn een belangrijke doodsoorzaak in Nederland en andere westerse landen. De meest voorkomende hart- en vaatziekte is coronaire hartziekte (CHZ). Leefstijl speelt een belangrijke rol bij het ontstaan van CHZ. Het doel van CARRIER is om big data te gebruiken om CHZ in een vroeg stadium op te sporen en te voorkomen, door middel van gepersonaliseerde leefstijlinterventies. Dit ambitieuze programma is in maart 2020 van start gegaan: we spraken met clinical data scientist Iñigo Bermejo voor een update.

Voortbouwen op oncologie

Dr. Iñigo Bermejo werkt bij de onderzoeksgroep van professor André Dekker bij Maastro, een gerenommeerd centrum voor radiotherapie. Het CARRIER-project bouwt voort op expertise die is ontwikkeld in projecten die verband houden met oncologie. “De theorie achter voorspellingsmodellen is vergelijkbaar voor alle ziektegebieden”, zegt Bermejo. “De ervaring die we hebben opgedaan met oncologie-gerelateerde projecten is zeer nuttig gebleken in CARRIER.”

Gebruik van een federated learning framework

Het voorspellingsmodel in CARRIER werkt met data van het CBS (Centraal Bureau voor de Statistiek), huisartsen en ziekenhuizen. Het combineren van gegevens uit deze drie bronnen kan complex zijn. “In het project werken we aan de juridische en ethische aspecten die komen kijken bij het ontsluiten en gebruiken van deze data. Dit moet op een verantwoorde en veilige manier gebeuren,” legt Bermejo uit. “We gebruiken de Personal Health Train, wat een federated learning framework is. In wezen brengen we onze algoritmen naar de data in plaats van andersom.” De Personal Health Train is ontworpen om gecontroleerde toegang te geven tot data, terwijl privacybescherming gewaarborgd blijft.

Andere uitdagingen op het gebied van data

Een uitdaging ligt in het correleren van data uit verschillende bronnen. Om dat te doen, werkt het CARRIER-team aan de toepassing van secure multiparty computation. Dr. Bermejo: "Door gebruik te maken van een bestaande methode kunnen we berekeningen uitvoeren op versleutelde gegevens zonder ze eerst te decoderen. Omdat de gegevens versleuteld blijven, verbetert dit de privacy aanzienlijk."

Ziekenhuisgegevens brengen bijzondere uitdagingen met zich mee, zegt hij. “Ziekenhuisdata heeft vaak de vorm van vrije tekst. Om er relevante gegevens uit te kunnen halen, zoals een familiegeschiedenis van ziektes, hebben we technieken voor natural language processing (NLP) nodig. Wij gebruiken een op deep-learning gebaseerde tool die door CTCue is ontwikkeld. Ik verwacht dat soortgelijke tools steeds meer in onderzoek gebruikt gaan worden, omdat veel relevante data niet in gestructureerde vorm zijn opgeslagen.”

Een zeer gepersonaliseerde aanpak

Het CARRIER-team ontwikkelt gepersonaliseerde leefstijlinterventies om het risico op het ontstaan van hart- en vaatziekten te verkleinen (primaire preventie) of om te voorkomen dat het erger wordt (secundaire preventie). "We streven ernaar de leefstijlinterventies af te stemmen op de voorkeur van de patiënten, aangezien advies op maat een grotere kans heeft om effectief te zijn in het veranderen van gedrag. Naleving van de leefstijlinterventie zal worden bevorderd en gemonitord door middel van een digitale multimedia leefstijlcoach (eCoach), die wordt ontwikkeld door onze partner Sananet."

In CARRIER worden twee modellen ontwikkeld: een prognostisch model dat tot doel heeft risicopatiënten te identificeren, en een voorspellend model dat tot doel heeft het effect van een bepaalde leefstijlinterventie te voorspellen. Dat laatste is vooral nuttig ter ondersteuning van het besluitvormingsproces, zegt Bermejo: "Het communiceren van het effect van een bepaalde leefstijl is van groot belang, vooral bij primaire preventie. In het project onderzoeken we verschillende risicocommunicatietechnieken om gedragsverandering te stimuleren. Het is mogelijk dat we verschillende technieken moeten toepassen, aangepast aan het opleidingsniveau. Deze sterk gepersonaliseerde aanpak is ambitieus, maar we moeten doortastend zijn als we de houding ten aanzien van leefstijl echt willen veranderen."

Huidige stand van zaken en vooruitzichten

Het project bevindt zich nog in de beginfase, legt dr. Bermejo uit. “We zijn bezig met de data-infrastructuur, het ontwerpen van de interventie en de workflow voor patiëntparticipatie et cetera. We hebben ook een begin gemaakt met de voorspellingsmodellen en de aanpassing van de eCoach. Het komende half jaar gaat er nog veel gebeuren.”

Een belangrijke vraag bij de opzet van de studie is hoe het succes te meten. Idealiter zouden de onderzoekers een follow-up studie van 20 jaar doen om te zien of en hoe hart- en vaatziekten zich bij patiënten ontwikkelen. Aangezien dat niet binnen de scope van het project valt, moeten andere manieren worden gevonden om het effect van veranderingen in levensstijl te meten.

Bermejo denkt dat het CARRIER-project nuttig zal zijn bij de overgang van de traditionele aanpak van hart- en vaatziekten (proberen de gevolgen van de ziekte te minimaliseren als die er eenmaal is) naar een aanpak van primaire preventie met behulp van digitale technologie. “Deze verschuiving zal in de komende 20 tot 50 jaar plaatsvinden. Ik hoop dat het CARRIER-project mensen kan laten zien wat er mogelijk is als we veilige toegang tot verschillende onderling gekoppelde gegevensbronnen verbeteren.”

Meer informatie

14 juni 2021

Nieuwsbrief

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief en blijf op de hoogte van het laatste nieuws over Commit2data