Geautomatiseerde ondersteuning voor gepersonaliseerde revalidatie in de oncologie

Inleiding

Pinktrainer is een innovatie op het gebied van oncologische fysiotherapie, inzetbaar voor, tijdens en na de behandeling, gecombineerd met gepersonaliseerd voedingsadvies en gedragsverandering.

Doel van het project

Om ondersteuning te bieden bij de vertaalslag van ‘one size fits all’ protocollen naar gepersonaliseerde interventies, is het van belang om inzicht te krijgen in de factoren die invloed hebben op alle relevante uitkomsten. Dit betreft onder andere:

• Het vergroten van de kwaliteit van leven
• Succes en adherentie van de therapie
• Overleving
• Recidieven
• Late effecten van de oncologische behandeling

Infrastructuurontwikkeling

Om deze inzichten vervolgens in te kunnen zetten om op individueel niveau aanbevelingen te doen, wordt een infrastructuur ontwikkeld waarin de profielen van de (ex-)kankerpatiënten geanalyseerd worden.

Predictieve en prognostische modellen

Middels predictieve en prognostische modellen kan er op basis van de voorspellende factoren een uitspraak gedaan worden over de verwachte relevante uitkomsten. Hierin wordt de samenwerking gezocht met het Evidencio-platform, waarop verschillende statistische modellen beschikbaar zijn om de voorspellingen te maken.

Beperkingen van huidige modellen

Echter zijn de huidig beschikbare predictiemodellen voornamelijk gebaseerd op demografische factoren (bijv. leeftijd) en klinische factoren (bijv. tumorgrootte). Terwijl factoren als leefstijl grote impact hebben op de relevante uitkomsten, zijn deze tot nu toe niet meegenomen vanwege het ontbreken van de juiste data.

Projectdoelstelling

De doelstelling van het project is om een nieuwe applicatie met bijbehorende infrastructuur te ontwikkelen waarin data van patiënten die met Pinktrainer trainen geregistreerd en geanalyseerd kunnen worden, met koppelingen naar het Evidencio-platform.

Verbetering van predictiemodellen

Hiermee kunnen bestaande predictiemodellen continu verbeterd worden naarmate er meer data verzameld wordt. De beoogde applicatie wordt interoperabel gemaakt om aanvullende registraties (bijv. Nederlandse Kanker Registratie) en bronnen van patiëntdata (bijv. patiëntdossiers) te kunnen koppelen.