Data-gedreven integrale diagnostiek

De natuurlijke evolutie van de klinische chemie?
Organisatie van zorg
13-03-2019
Wouter W. van Solinge, Maarten J. ten Berg en Saskia Haitjema

Het stellen van een correcte medische diagnose zal in de nabije toekomst meer en meer gebeuren met behulp van kunstmatige intelligentie. Het ontwikkelen van algoritmen die integraal alle data over een individu gebruiken in het diagnostische proces, vraagt een multidisciplinaire benadering waarbij naast zorgprofessionals en patiënten ook ‘data scientists’ een rol vervullen. Door de positie van de laboratoriumspecialist klinische chemie in het zorgproces is deze zorgprofessional van nature geschikt om een begin te maken met het ontwikkelen van zelflerende diagnostische algoritmen en de regie te voeren over het proces dat ‘big data’ daadwerkelijk waardevol maakt voor de zorg.

Data-driven integrated diagnostics: the natural evolution of clinical chemistry?

In the near future, making a correct medical diagnosis will be increasingly supported by artificial intelligence. The development of algorithms that integrate all data from an individual into the diagnostic process calls for a multidisciplinary approach that includes not only healthcare professionals and patients, but also data scientists. Because of the position of the clinical chemist in the current health care process, this medical specialist is naturally suited to initiate the development of self-learning diagnostic algorithms and to take the lead in the process to take big data to the next level and create value for health care.

Conflict of interest and financial support: none declared.