AI-Supported Digital Triage in Remote Patient Monitoring (TRIAS-RPM)

TRIAS-RPM onderzoekt hoe bestaande AI-toepassingen digitale triage bij zorg op afstand kunnen ondersteunen, zodat zorgprofessionals minder tijd kwijt zijn aan routinematige meldingen en hun expertise gerichter kunnen inzetten.Hanteer bij alle projecten de onderstaande opbouw:

• Lectoraat: ICT-Innovaties in de Zorg
• Betrokken onderzoekers: Dr. ir. Gido Hakvoort, projectleider en associate lector, Dr. ir. Marike Hettinga, lector ICT-innovaties in de zorg. 
• Partners: ISALA, Luscii, Patient Journey, Deltion College
• Subsidie: Regieorgaan SIA - KIEM Arbeidsbesparende AI

 

Aanleiding AI-Supported Digital Triage

Steeds meer patiënten worden op afstand gevolgd met Remote Patient Monitoring (RPM), ook wel telemonitoring genoemd. Patiënten geven vanuit huis bijvoorbeeld meetwaarden en informatie over hun gezondheid door en kunnen digitaal vragen stellen. Zorgprofessionals beoordelen deze informatie en bepalen of en welke vervolgactie nodig is. 

Binnen Isala is deze vorm van zorg inmiddels onderdeel van meer dan 30 zorgpaden en zijn sinds 2020 meer dan 5.000 patiënten geïncludeerd. De verwachting is dat het gebruik van zorg op afstand de komende jaren verder groeit. 

Deze ontwikkeling vermindert het aantal fysieke zorgmomenten, maar zorgt tegelijkertijd voor een groeiende stroom digitale patiëntvragen, meetwaarden en monitoringmeldingen. Verpleegkundigen moeten deze meldingen momenteel grotendeels handmatig beoordelen, beantwoorden, prioriteren en waar nodig doorzetten naar andere zorgprofessionals. Naarmate het aantal patiënten groeit, neemt daardoor ook de werkdruk toe. 

TRIAS-RPM onderzoekt daarom of bestaande toepassingen van artificiële intelligentie (AI) kunnen helpen om dit digitale triageproces slimmer en efficiënter in te richten, met behoud van menselijke controle en verantwoordelijkheid. 

Doelstelling en uitvoering

Het doel van TRIAS-RPM is te onderzoeken hoe bestaande AI-toepassingen verantwoord kunnen worden ingezet om zorgprofessionals te ondersteunen bij de digitale triage van patiënten die op afstand worden gemonitord. 

Het project richt zich op twee mogelijkheden. Ten eerste onderzoeken we of AI kan helpen bij het herkennen en ordenen van digitale patiëntvragen en bij eenvoudige of veelvoorkomende vragen een conceptantwoord kan voorbereiden. Ten tweede onderzoeken we of AI monitoringmeldingen kan helpen prioriteren en direct kan doorsturen naar het juiste niveau van zorgprofessional. 

Het onderzoek bestaat uit vier stappen. Eerst brengen onderzoekers en zorgprofessionals gezamenlijk het huidige triageproces, de verschillende soorten meldingen en mogelijke toepassingen van AI in kaart. Daarna worden bestaande AI-methoden met historische en gesimuleerde gegevens verkend en beperkt technisch getoetst. Op basis daarvan ontwikkelen we samen met zorgprofessionals een concept voor een AI-ondersteund triageproces. Tot slot wordt dit concept in een gecontroleerde omgeving geëvalueerd op onder andere tijdsbesparing, werkbaarheid, veiligheid en acceptatie. 

Het project ontwikkelt geen nieuw AI-model en AI neemt geen zelfstandig beslissingen over patiënten. De technologie wordt onderzocht als ondersteuning voor zorgprofessionals, waarbij de menselijke regie en eindverantwoordelijkheid behouden blijven. 

Subsidieverstrekker

Regieorgaan SIA(opent in nieuw tabblad) stimuleert en financiert praktijkgericht onderzoek van hogescholen en bevordert de samenwerking tussen hogescholen, bedrijven en publieke organisaties.

TRIAS-RPM wordt mogelijk gemaakt vanuit de subsidieregeling KIEM Arbeidsbesparende AI(opent in nieuw tabblad), gericht op praktijkgericht onderzoek naar bestaande en testbare AI-oplossingen die kunnen bijdragen aan arbeidsbesparing en productiviteitsverbetering. 

Meer weten? 

Neem contact op met Dr. ir. Gido Hakvoort, projectleider TRIAS-RPM en associate lector ICT-innovaties in de Zorg,  via LinkedIn(opent in nieuw tabblad) of via g.a.hakvoort@windesheim.nl(opent in nieuw tabblad).