MAASTRO clinic | een eeuw radiotherapie in Limburg - Page 183

van onderzoek die zich nog moet bewijzen als aanvulling op de klassieke benadering van evidence-based medicine. Radiotherapie lijkt MAASTRO k n owledge engineering een ideale discipline om de waarde van Rapid Learning te onderzoeken omdat, naast de hoge MAASTRO k n ow l ed g e e ngineering houdt graad van informatisering, de bekendheid en zich bezig met de ontwikkeling van beslissingsondersteunende systemen acceptatie van voorspellende modellen binnen dit vakgebied groot is. Binnen de klinische MAASTRO ‘Learning Intelligence’ netwerk anno 2013. voor artsen en patiënten. Hierin worden radiotherapie zullen naar verwachting naast eigen onderzoeksresultaten ook te ontdekken tussen twee behandelingen modellen en planningsystemen beschikbaar data uit andere centra uit de literatuur in een zo homogeen mogelijke groep komen die het mogelijk maken niet alleen te bij gebruikt. Deze onderzoeksgroep patiënten. Rapid Learning zal met name grote plannen op basis van fysische bestralingsdoses bouwt een wereldwijde IT-infrastructuur verschillen in behandelresultaten ontdekken en dosis-volume-histogramwaarden, maar die tussen radiotherapie-instellingen, zodat die voortkomen uit de heterogeniteit van de ook de relatie kunnen leggen naar de klinische op een uniforme wijze data uit diverse patiënten. Het koppelen en analyseren van die uitkomsten die verwacht kunnen worden bij domeinen (biologie, fysica, beeldvorming, digitale data zal nieuwe inzichten opleveren de individuele patiënt. MAASTRO was en is kliniek) kunnen worden vastgelegd en en nieuwe hypothesen voor onderzoek (en de pionier in Rapid learning health care in de wiskundige voorspellingsmodellen kunnen gecontroleerde studies) genereren. oncologie en dit heeft ook al vele beslishulpen worden ontwikkeld (nomogrammen) die opgeleverd, zoals MAASTRO c l i ni c Cancer computermatig betrouwbare voorspellingen als alternatief voor situaties waarin bewijs Prediction Models (www.predictcancer.org), doen van het resultaat van een behandeling. conform evidence-based medicine ontbreekt. een open source shared decision making tool Daarnaast wordt op een alternatieve Dat is vaak het geval bij technologische (www.treatmentchoice.info) en een website manier, dus naast evidence-based medicine, innovaties (IMRT, protonen) binnen de om gepubliceerde data open source te zetten informatie vergaard voor de ondersteuning radiotherapie. Het is een nieuwe methode (www.cancerdata.org). Ten slotte is Rapid Learning ook te zien van therapiekeuzes. Die methode wordt wel Rapid Learning genoemd. Het basisidee Knowledge-driven health care is om gegevens uit de dagelijkse klinische praktijk te gebruiken voor beslissingen bij Prepare nieuwe patiënten. Dit heeft als voordeel Acquire clinical imaging and biomedical data dat informatie van veel meer patiënten gebruikt kan worden om behandelingen te optimaliseren, dan die van de G&R&6V@fFRF:FVFRƖ66R7GVFW0FVVVV6VV7FV&2fW&VFVv&FVWBFVVfFRWFFR2FBFPvƗFVBfFWRFFvW"2FFRV@WfFV6R@&VwVF0( wVFVƖW0( ƗFW&GW&P( 6Ɩ6G&0FV667W'@G&V@7FFRbFR'@FW&FBGW&rG&VFV@V&frW( WF6P( F6GWfFV6R@&VwVF0( wVFVƖW0( ƗFW&GW&P( 6Ɩ6G&0FFvw&VvFࠤFF&fV6RBvfW&6PVƗG77W&6Pv&VW6pƖ66R7GVFW2ࠐ&BV&rWfW'BFW&R禖6FVࠤvV6G&VW&FRƖ66R7GVFW2f&&VFVBVRfW&&WFW&vV&W7VFFVࠤvVFvRG&fVfVVF&6VVvWFVG7&w77FVVFBvV&6VW&B2Ɩ66RV&VF66RFFV&W7FFR&6FƖV"FB&62fFvVƖ6RW'f&vV&FfGVVRF:FVVW'BVvW7Bv&GBVv&&7&R2fVVW&VFPvƗFVG6&&vrࠣ