Hacking Women’s Stroke study

Deze zogenaamde vrouw-specifieke risicofactoren zijn migraine, bloedstollingsstoornissen en zwangerschap-gerelateerde aandoeningen. Momenteel wordt géén van deze factoren meegenomen in risicoschattingen bij de huisarts. Dit betekent dat waarschijnlijk vele duizenden vrouwen in Nederland onopgemerkt, een verhoogd risico lopen op een beroerte waar nu niks aan gedaan wordt, terwijl dat wel kan. Het is dus de hoogste tijd voor een radicale verandering in het voorkómen van beroerte bij de huisarts, en wij willen met ons onderzoek deze verandering in gang zetten.

Dat doen we door slimme software te ontwikkelen die het risico op een beroerte automatisch weergeeft. Mede door het meenemen van vrouw-specifieke risicofactoren en analyse van een zeer grote, complexe eerstelijns dataset middels ‘machine learning algoritmen’ verwachten we vrouwen met risico op beroerte eerder te kunnen identificeren dan met de huidige methoden mogelijk is. Het doel is om deze software aan te beiden aan huisartsen zodat zij dit kunnen raadplegen tijdens het spreekuur.

Onze doelgroep bestaat zowel huisarts als patiënt. De huisarts kan via onze applicatie op tijd gealarmeerd worden bij patiënten met een verhoogd risico op beroerte, om vervolgens op tijd maatregelen te treffen. We willen daarnaast patiënten beter meenemen in het management van het beroerterisico en de communicatie tussen arts en patiënt bevorderen. Dit doen we door het risico zo simpel mogelijk te visualiseren voor de patiënt.

We willen de software eerst intern valideren en testen met eigen data. Vervolgens zullen we middels een pilot implementatiestudie mogelijke barrières voor gebruik onderzoeken, door onze software te integreren in de klinische workflow van meerdere huisartspraktijken. Gedurende deze pilot zullen we mogelijkheden onderzoeken voor implementatie op grote schaal van onze software.