Persoonlijk advies tegen vermoeidheid door borstkanker

Universiteit Twente ontwikkelt een intelligent zelflerend systeem waarmee patiënten met borstkanker gepersonaliseerde adviezen krijgen om kankergerelateerde vermoeidheid tegen te gaan. Voor het project is 4 jaar uitgetrokken. Het systeem combineert medische data met gegevens uit het dagelijkse leven van patiënten.

PARTNR

Het project Personalized cAnceR TreatmeNt and caRe platform (PARTNR) wil borstkankerpatiënten een gepersonaliseerde interventie bieden tegen kankergerelateerde vermoeidheid. Hiermee kan dan de kwaliteit van leven verbeteren. Om de vermoeidheidsklachten te voorspellen, worden data van de Nederlandse Kanker Registratie over de behandeling van patiënten gecombineerd met data van het Nivel over zorggebruik in de huisartsenpraktijk. Deze data geven niet alleen aan welke patiënten met vermoeidheidsklachten naar de huisarts zijn geweest, maar bevatten ook informatie over voorgeschreven medicatie, chronische aandoeningen en tijdelijke klachten of problemen.

Bredere toepassing bij kanker

De onderzoekers hopen met deze gegevens goed te kunnen voorspellen welke patiënten met borstkanker een hoger risico hebben om de huisarts te bezoeken met vermoeidheidsklachten. Wanneer patiënten gepersonaliseerde informatie ontvangen, kunnen de klachten eerder worden aangepakt. Uiteindelijk doel is om de kwaliteit van leven van borstkankerpatiënten te verbeteren. Idealiter kan het systeem uiteindelijk ook worden toegepast bij andere soorten kanker.

Bron: Nivel