Trimbos-instituut komt met ondersteuningstool voor ggz-behandeling

Trimbos-instituut komt met ondersteuningstool voor ggz-behandeling

Trimbos-instituut komt met ondersteuningstool voor ggz-behandeling

Het Trimbos-instituut is bezig met de ontwikkeling van een tool die behandelaren en patiënten inzicht geeft in de mate waarin de behandeling aanslaat. De ondersteuningstool moet bij klachten van angst en depressie gaan helpen om de effectiviteit van de therapie te monitoren.

Het gebeurt regelmatig dat patiënten niet de gewenste effecten ervaren van de behandeling die ze krijgen. Dit leidt tot aanhoudende klachten en tevens tot extra zorgkosten. Als de effectiviteit van een behandeling eerder in kaart kan worden gebracht, kan er sneller worden ingegrepen om de behandeling bij te sturen.

Met behulp van ‘machine learning’ is het Trimbos-instituut nu een tool aan het ontwikkelen die de behandeleffectiviteit kan voorspellen. Bij machine learning worden statistische analyses gedaan met grote hoeveelheden data. De computer is dan in staat om complexe patronen te herkennen in de dataset en gegevens met elkaar te verbinden. Hierdoor kunnen er voorspellingen worden gedaan en kan er tegenwoordig zelfs op individueel niveau een inschatting worden gemaakt van de effectiviteit van de behandeling die een patiënt krijgt.

In de geestelijke gezondheidszorg wordt er steeds meer gebruik gemaakt van deze technieken, die ervoor zorgen dat er vaker en beter op maat kan worden behandeld. Bij het huidige project vinden een aantal vernieuwingen plaats in de predictiemodellen, zo worden de voorspellingen inzichtelijker en transparanter, waardoor het voor behandelaren makkelijker is om in te schatten hoe ze de tool kunnen inzetten in hun praktijk. Ook kunnen datasets van verschillende instellingen met de nieuwe technieken worden gecombineerd, zonder de data daadwerkelijk onderling te versturen of uit te wisselen. Hierdoor is het mogelijk om op een veilige manier samen te werken.

Meer informatie over de ondersteuningstool en de mogelijkheden van machine learning, lees je op de website van het Trimbos-instituut.

Geen reactie's

Geef een reactie