Slimme monitoring van proefpersonen is de toekomst van klinisch onderzoek
Alleen door het dragen van je horloge weten of een behandeling aanslaat? Datawetenschapper Ahnjili ZhuParris signaleert in haar promotieonderzoek veel kansen voor het gebruik van machine learning in klinisch onderzoek om proefpersonen thuis te volgen. ‘Het is laagdrempelig en accuraat.’
Dat ze in Leiden belandde, was min of meer toevallig. Ahnjili ZhuParris werd namelijk geboren in New York, groeide op in Hong-Kong en studeerde Biomedische Wetenschappen in Edinburgh. Daarna volgde ze de master Cognitive Neuroscience in Nijmegen. ‘Een vriend van me werkte bij het CHDR, het Centre for Human Drug Research, in Leiden en dat leek me ook wel wat. Ik werd aangenomen en deed onderzoek naar dataverzameling bij proefpersonen via mobieltjes en zogenaamde wearables zoals smartwatches. Mijn supervisor wees me erop dat daar een promotieonderzoek in zat.’
Patiënten thuis monitoren
Zo gezegd, zo gedaan. Op 13 juni aanstaande verdedigt ZhuParris haar proefschrift Development of Machine Learning-Derived Digital Biomarkers for Trial@Home Clinical Trials. ‘Ik heb gekeken naar slimme manieren om proefpersonen bij klinische onderzoeken thuis te kunnen monitoren zonder hen daarbij extra te belasten. Met behulp van hun eigen smartphone en een app, of een door het CHDR geleverde smartphone of smartwatch, verkrijgen we veel informatie, zonder dat de proefpersoon daar moeite voor hoeft te doen.’ Zo kunnen onder meer het aantal stappen, uren slaap en aantal telefoongesprekken en uitgewisselde berichtjes gevolgd worden.
'In het geval van parkinson, kunnen we zelfs aan de hand van een simpele ‘vingertiktest’ die patiënten thuis doen, zien of en wanneer hun medicijn begint te werken'
Al deze data wordt door machine learning, een verzameling zelflerende algoritmes, geanalyseerd. ‘Het voordeel van machine learning is dat het subtiele patronen in de data kan ontdekken die op veranderingen in de gezondheid van de patiënten kunnen duiden.’ In de onderzoeken die ZhuParris deed, lukte het om met machine learning inzichtelijk te maken hoe het de proefpersonen thuis verging en of behandelingen voor onder meer depressie en parkinson effectief waren. ‘In het geval van parkinson, kunnen we zelfs aan de hand van een simpele ‘vingertiktest’ die patiënten thuis doen, zien of en wanneer hun medicijn begint te werken. Een patiënt hoeft dan niet apart naar de dokter te gaan om een uitputtend fysiek onderzoek te doen, dat scheelt veel tijd en moeite.’
Haar conclusie moge duidelijk zijn. ‘Dit is de toekomst van langdurig klinisch onderzoek waarbij proefpersonen tussen bezoeken door weer naar huis gaan. Het is laagdrempelig, accuraat en kost weinig moeite.’ Uitdagingen zijn er ook, vertelt ZhuParris, want sommige ziektebeelden kunnen niet alleen in data gevangen worden. ‘Bij depressieve klachten zagen we dat het om herstel te monitoren ook belangrijk is om de patiënt elke dag te vragen hoe diegene zich voelt.’ Een andere uitdaging is dat er nog geen uniforme app of wearable is dat standaard voor deze onderzoeken gebruikt kan worden.
Nieuwe uitdaging
Zelf buigt ZhuParris zich tegenwoordig over andere uitdagingen. Ze heeft afscheid genomen bij CHDR en werkt inmiddels bij een start-up aan de ontwikkeling van een app die wil voorspellen hoe iemands gezicht eruit zal komen te zien na cosmetische ingrepen. ‘Iets heel anders, maar erg leuk om aan te werken. Ik lever nog steeds een bijdrage aan het optimaliseren van het consultatieproces tussen arts en patiënt.’
Daarnaast besteedt ZhuParris tijd aan artistieke projecten. Ze heeft als AI-kunstenaar al verschillende exposities op haar naam staan. Binnenkort is haar werk te zien op een tentoonstelling in Zuid-Korea. Slimme modepolitie-drones zullen door de expositieruimte vliegen om te bepalen wie er in het publiek een modemisdaad pleegt. ‘Ik vind het leuk om bestaande AI-toepassingen te nemen en ze voor heel andere scenario’s in te zetten. Het is fijn om daar na mijn promotie weer meer tijd voor te hebben.’
Development of Machine Learning-Derived Digital Biomarkers for Trial@Home Clinical Trials
De promotie van Ahnjili ZhuParris vindt plaats op donderdag 13 juni om 13.45 uur.
Tekst: Julie de Graaf
Foto: Unsplash