Hoe we met big data betere richtlijnen kunnen krijgen

Ter discussie
29-10-2020
Sam Louman en Frans B. Plötz

Richtlijnen vormen de basis voor ons medisch handelen, maar ze zijn lang niet altijd effectief of praktisch toepasbaar. Kunstmatige intelligentie kan helpen de kloof te dichten tussen richtlijn en praktijk.

Om de kindergeneeskundige zorg continu te kunnen verbeteren, is het van belang dat het medisch handelen zoveel mogelijk gebaseerd is op de recentste wetenschappelijk onderbouwde inzichten, die zijn vastgelegd in richtlijnen. De richtlijn ‘Licht traumatisch schedel-/hersenletsel’ (LTH) uit 2010 wordt nog steeds gehanteerd.1 Ten tijde van de invoering van de richtlijn was de doelstelling dat er 30% minder CT-scans zouden worden gemaakt. In 2014 bleek echter dat er bijna twee keer zoveel CT-scans werden gemaakt.2 Uit een survey uit 2016 onder artsen die verantwoordelijk zijn voor de opvang van kinderen met een trauma capitis bleek tevens dat bijna de helft zich niet aan de richtlijn houdt.3 De meest gerapporteerde reden om af te wijken van de richtlijn was dat de arts het op basis van de klinische presentatie niet eens was met het door de richtlijn voorgestelde beleid.

Dit voorbeeld illustreert de beperkingen van richtlijnen wanneer er geen structureel evaluatieonderzoek wordt verricht ...

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