Het probleem: de galblaasverwijdering is een routinematige behandeling, die plaatsvindt vanwege galstenen of een galblaasontsteking. Echter, loopt het ziekteverloop uiteen, wat leidt tot een grote variatie in de operatie- en opnameduur en het hebben van complicaties of postoperatieve klachten. Hierdoor heeft de behandelaar behoefte aan een gestandaardiseerde methode die voorafgaand aan de operatie de patiënten kan herkennen die 'moeilijk' zullen zijn.

De oplossing: Meander MC ontwikkelt een Artifical Intelligence (AI)-systeem dat de operatie uitkomsten kan voorspellen op basis van preoperatieve gegevens. Hierbij wordt gericht op de voorspelling van de operatieduur, verblijfsduur en kans op complicaties. Tijdens de operatie zal deze voorspelling automatisch worden bijgesteld door een AI-analyse van de operatiebeelden. Het systeem zal de behandelaar poliklinisch ondersteunen en leiden tot meer passende zorg. Daarnaast kan een accuratere voorspelling van de operatie- en opnameduur leiden tot een efficiëntere inzet van de zorgfaciliteiten.

Het beschikbare bewijs: momenteel vergaren wij een uitgebreide dataset (N=1.000), bestaande uit preoperatieve (bv. BMI, ASA), peroperatieve (bv. operatiebeeld, operatieduur) en postoperatieve gegevens (bv. complicaties, verblijfsduur). Deze dataset vormt de basis voor de predictiesysteem ontwikkeling. Daarnaast hebben wij al een AI-algoritme dat peroperatief een galblaasontsteking herkent in de operatiebeelden.

Hulp van STZ: voor de verdere ontwikkeling en implementatie van het predictiesysteem hebben wij de hulp van de STZ nodig.