Nieuwe uitkomsten onderzoek: machine learning in de behandeling van chronische pijn

In 2023 ontwikkelden onderzoekers Fredrick Zmudzki, Prof. Dr. Rob Smeets, Jan Groenewegen en Erik van der Graaff een patiëntprofiel op basis van machine learning. Dit profiel ondersteunt de beoordeling voor interdisciplinair multimodaal pijnmanagement (IMPT) bij mensen met chronische musculoskeletale pijn. De resultaten zijn veelbelovend.

Het doel van het onderzoek: hoe kan machine learning geïntegreerd worden in IMPT-programma’s, en wat is de waarde ervan bij het ondersteunen van klinische besluitvorming en behandeluitkomsten voor mensen met chronische pijn? De onderzoekers kozen voor een innovatieve aanpak: ze maakten een raamwerk van 13 klinische uitkomstmaten en trainden meerdere algoritmen op elk van deze maten. Hoewel geen enkele maat op zichzelf betrouwbaar genoeg bleek, lukte het om op basis van de gecombineerde uitkomsten een prognostisch patiëntprofiel op te stellen. Hiermee konden ze met succes drie op de vier patiënten identificeren die waarschijnlijk baat hebben bij een IMPT-traject.

In dit vervolgonderzoek werd dit profiel in de praktijk getest, met veelbelovende resultaten:

• In 82,4% van de gevallen kwam het oordeel van het algoritme overeen met dat van de behandelaar.
• In 88,2% van de gevallen ondersteunde het profiel de gezamenlijke besluitvorming over de behandeling.

Dat is precies waar het onderzoek op inzet: ondersteuning van behandelaren en patiënten bij het maken van keuzes – zonder kant-en-klare aanwijzingen. Want bij chronische pijn is maatwerk essentieel.

Doordat de prognostische profielen tijdens de eerste beoordeling direct met ongeveer de helft van de patiënten werden besproken, heeft deze pilotstudie een nieuwe belangrijke stap gezet in de richting van de integratie van AI met gepersonaliseerde pijnzorg, ondersteuning van gesprekken tussen arts en patiënt en een beter geïnformeerde, geïndividualiseerde IMPT-behandelingsplanning.

Lees hier de nieuwste publicatie >