Voor sommige behandelkeuzes is nog geen wetenschappelijk bewijs beschikbaar. En soms is het praktisch niet mogelijk om er een RCT naar te verrichten. Is de toepassing van ‘real world data’ hiervoor een oplossing?
Samenvatting
Bij de keuze voor een behandeling zijn de verwachte resultaten en de bijwerkingen voor de patiënt de belangrijkste overwegingen. We weten echter dat het voorspellen van uitkomsten van een interventie moeilijk is. Dit geldt zeker voor zorgprofessionals, mede door het gebrek aan goede gerandomiseerde klinische studies. Algoritmen op basis van kunstmatige intelligentie (artificiële intelligentie; AI) zijn vaak getraind op routinematig verkregen klinische gegevens, zogenoemde ‘real world data’. Deze algoritmen kunnen ondersteunen bij het maken van keuzes in de zorg, maar worden nog relatief weinig gebruikt. In dit artikel beschrijven we, vanuit het perspectief van een zorgaanbieder en twee zorgverzekeraars, de mogelijke rol van AI en real world data als hulpmiddel bij het maken van individuele behandelkeuzes waarbij bewijs uit gerandomiseerde klinische studies ontbreekt. Als voorbeeld nemen we de toepassing van AI bij het bepalen van de indicatie voor protonenradiotherapie.
Reacties