Anamnese in tijden van big data

Een pleidooi voor een standaard om de anamnese vast te leggen
Ter discussie
11-01-2021
Martijn P. Bauer, Marieke M. van Buchem en Simone A. Cammel

Er is veel te zeggen voor systemen om klinische besluitvorming te ondersteunen. Deze computerprogramma’s helpen de arts een diagnose te stellen door verschillende patiëntgegevens te combineren en hierin patronen te herkennen. Het succes van deze systemen is echter beperkt. Hoe komt dat?

Door gebruik te maken van een systeem dat de klinische besluitvorming ondersteunt (‘clinical decision support’-systeem, CDSS), zijn patiënten minder afhankelijk van de ervaring en de cognitieve vermogens van de dokter. Omgekeerd worden dokters behoed voor cognitieve valkuilen en gesteund door een grotere hoeveelheid wetenschappelijk onderbouwde kennis dan die zij zichzelf ooit eigen kunnen maken. Toch is het succes van CDSS’en tot op heden beperkt. Hoe komt dat?

Verkeerde focus

Een belangrijk deel van het probleem is dat de ontwikkeling van CDSS’en zich op dit moment lijkt te concentreren op aanvullend onderzoek. Dat is begrijpelijk, want biochemische, beeldvormende en histopathologische gegevens zijn digitaal beschikbaar en zo toegankelijk voor grootschalige analyses (‘big data’) en machinelearning. De focus op aanvullend onderzoek gaat echter voorbij aan het feit dat patiënten zich niet presenteren met de resultaten van aanvullend onderzoek. De meeste diagnoses worden ook niet gesteld op basis van aanvullend onderzoek. Diagnoses worden gesteld op basis van de ...

3 gratis NTvG-artikelen lezen? Maak een online account aan!

Registreer: 3 gratis artikelen

Al een NTvG-account? Log in

Alle artikelen direct lezen?

Abonneer:  €21,00 per maand

  • wekelijks het tijdschrift in de bus
  • online toegang tot nieuws en alle artikelen
  • toegang tot alle geaccrediteerde nascholing