LUMC en Philips: het belang van gezond ouder worden

Begin deze maand kondigden het LUMC in Leiden en Philips een meerjarig onderzoek naar ouderen, leefstijl en wearables aan. Het idee erachter is dat senioren door wearable technologie en slimme algoritmen langer gezond kunnen blijven, of in ieder geval langer zelfstandig kunnen blijven wonen. De grootste uitdaging? Bruikbare patronen herkennen in big data.

Het is niet de eerste keer dat Philips en LUMC de hoofden bij elkaar steken. De twee partijen werken al samen bij onderzoek naar Alzheimer en dementie, waarbij onder andere MRI-technologie van Philips wordt ingezet. “In 2011 onderzochten we of je oudere mensen meer kon laten bewegen met behulp van een programma dat Philips destijds had ontwikkeld (Philips DirectLife, red.). Uit die studie kwam naar voren dat de ouderen die deelnamen aan dat onderzoek meer bewogen, meetbaar gezonder waren en zich ook beter voelden”, vertelt Simon Mooijaart, internist-ouderengeneeskunde in het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC).

Voor Philips zijn senioren de afgelopen jaren een steeds belangrijkere doelgroep geworden. “We hebben de ambitie om mensen langer gezond te houden. Dit doen we niet alleen door het leveren van producten en diensten om hen bij te staan bij preventie of te helpen in acute zorgsituaties, zoals bijvoorbeeld de behandeling van een hartinfarct, maar ook door hen nieuwe vormen van zorg te bieden in de thuisomgeving – zowel voor chronisch zieken als fragiele ouderen”, aldus Joerg Habetha, hoofdonderzoeker bij Philips.

Op zoek naar algoritmes

In het nieuwe meerjarige onderzoek willen de partijen onderzoeken hoe draagbare technologieën, oftewel wearables senioren zinvol kunnen ondersteunen. De eerste fase van het onderzoek bestaat uit het analyseren van bestaande data uit eerdere onderzoeken van Philips en het LUMC. Aan de hand van die data zullen er eerste stappen gezet worden in het zoeken naar bruikbare algoritmes om psychologische en gedragsparameters zoals slaap, beweging en inactiviteit elektronisch te kunnen evalueren. Op den duur zouden deze algoritmes mogelijk gebruikt kunnen worden om bijvoorbeeld het ontstaan van bepaalde ziektes te kunnen voorspellen.

Habetha en zijn team kunnen de komende maanden met deze data aan de slag. “Voordat je aan een algoritme begint, kun je in die poel van data al hele specifieke patronen ontdekken”, legt hij uit. “Je kunt zien hoe bepaalde zaken met elkaar correleren, hoe de ene parameter de andere beïnvloedt. Zo kun je bijvoorbeeld kijken of mannen in de leeftijd van zeventig plus met diabetes die veel bewegen en goed slapen een ander ziekteproces doormaken dan hun sekse- en leeftijdsgenoten die weinig actief zijn en een verstoord slaappatroon hebben. Dit geeft je belangrijke meetbare inzichten.”

Hoe gaat het zoeken naar algoritmes, die mogelijk ziektes kunnen voorspellen, in zijn werk? Volgens Habetha kun je algoritmes op grofweg drie niveaus bekijken. Allereerst hebben onderzoekers algoritmes nodig om fysiologische gegevens goed en betrouwbaar te kunnen meten. Vervolgens zijn er algoritmes die uit deze basisgegevens zaken als slaapkwaliteit of energieverbruik kunnen afleiden. Op een nog hoger niveau zijn er algoritmes die meerdere parameters samenbrengen en aan de hand daarvan risico’s kunnen bepalen of het ontstaan van ziektes kunnen voorspellen. Bij zieke mensen zouden die algoritmes bepaalde gebeurtenissen binnen hun ziektebeeld kunnen voorspellen. “Een zorgverlener kan op basis van die informatie het specifieke zorgplan van één patiënt optimaliseren”, verklaart Habetha.

De valdetectie van Philips Lifeline

Thuis aan de slag met wearables

Naast studies met de bestaande data willen de onderzoekers ook nieuwe data generen door proefpersonen uit te rusten met wearables. “We gaan met verschillende kleine testgroepen werken met mensen vanaf vijftig jaar. Deze patiënten worden thuis uitgerust met uiteenlopende draagbare meetapparatuur”, legt Mooijaart uit. Hoewel de wearables van Philips wellicht minder bekend zijn dan die van Jawbone of Fitbit, heeft het Nederlandse bedrijf meerdere gezondheid- en fitnessproducten in de aanbieding. “Een voorbeeld van zo’n product is het DirectLife-programma van Philips, waarbij gebruikers een activity tracker van Philips gebruiken. Of Lifeline, een dienst die Philips al in Amerika en Japan aanbiedt, waarbij ouderen zijn uitgerust met een valdetector waarmee ze ook met één druk op de knop contact kunnen leggen met het callcenter van Philips om doorverbonden te worden met hun hulpverlener. Deze of soortgelijke wearables met sensoren kunnen worden ingezet in de samenwerking met LUMC”, aldus Habetha.

Studies

Op het gebied van onderzoek naar de inzet van wearables bij ziekten, zoals COPD, hartfalen of diabetes, en preventie gebeurt er al veel. Toch is de invalshoek van het LUMC en Philips uniek, meent Mooijaart. “Waar andere studies zich doorgaans richten op één parameter bij één bepaalde ziekte, proberen wij veel breder te kijken naar wat gezond gedrag nu precies is.”

Eén van de belangrijkste aannames binnen het onderzoek is dan ook dat er geen blauwdruk van gezondheid bestaat. “De invulling van het programma dat wij willen ontwikkelen hangt volledig af van het doel van de patiënt en dus niet van een patiëntendoelgroep in het algemeen. De ene zeventigjarige wil immers vier keer in de week kunnen golfen, de andere eens per maand op de fiets naar de kleindochter en weer een ander wil een potje schaken. Wij willen onderzoeken hoe die mensen door wearables ondersteund kunnen worden bij het bereiken van dat specifieke doel.”

Los van de inhoud hebben Philips en het LUMC volgens Habertha met hun onderzoeksteam ook een unieke combinatie te pakken. “Met Philips brengen we innovatieve technologie en een partner die leidend is op het gebied van meten en algoritmes aan de tafel, het LUMC verzorgt de klinische kant met specifieke kennis op het gebied van ouderenzorg.”

Voor het onderzoek zullen senioren thuis worden uitgerust met wearables

eHealth en ouderen

Als internist-ouderengeneeskunde kijkt Mooijaart al jaren tegen de naderende eHealth en mHealth-ontwikkelingen aan. Binnen zijn vak ziet hij de mogelijkheden van digital health en wearables. “Dankzij wearables kun je fysiologische gegevens meten en weten waar we voorheen naar moesten gissen. De patiënten die bij ons op de poli komen moeten voor een operatie bijvoorbeeld een vragenlijst invullen zodat wij kunnen bepalen of ze kwetsbaar zijn of niet. Die vragenlijsten zijn alleen zo onbetrouwbaar, wie kan nou precies bedenken hoeveel actieve en inactieve momenten je de dag ervoor hebt gehad? Dat zijn dingen die ouderen tegenwoordig zelf kunnen meten en weten.”

Ook de digital health-ontwikkelingen op het gebied van diagnostiek juicht Mooijaart toe. “Ik ben er natuurlijk niet voor dat iedere zeventigplusser een sensor op zijn voorhoofd krijgt om te kijken of hij of zij al vergeetachtig is, maar als technologie kan helpen bij vroege diagnostiek, dan ben ik daar wel voor. Wij zien hier in het ziekenhuis de mensen bij wie het al te laat is, die hier terecht zijn gekomen omdat ze een keer om drie uur ’s nachts in hun pyjama van de straat zijn gehaald. Om dit soort scenario’s voor te zijn, raad ik altijd aan om het proces van diagnostiek veel eerder te laten beginnen. Technisch gezien kunnen we al veel meer meten dan dat we nu gebruiken, maar er moet nog veel onderzoek gebeuren om die technologie betrouwbaar en beschikbaar te maken in de klinische praktijk."