Hetzelfde getal kan twee dingen betekenen

Je laat bloed prikken. Je arts zegt dat alles er normaal uitziet. Je gaat naar huis.

Wat niemand je vertelde, is dat een van die waarden 15% hoger was dan een jaar geleden. En 30% hoger dan twee jaar geleden. Die valt nog binnen de ‘normale’ grenzen, dus geen markering, geen telefoontje, geen controle. Maar de waarde beweegt. En waar ze naartoe beweegt, zegt meer dan waar ze nu staat.

Elk klinisch systeem dat vandaag wordt gebruikt, werkt op dezelfde manier. Ligt dit getal boven of onder een grens? Ja of nee. Dat is de vraag die de hele infrastructuur van de moderne zorg moet beantwoorden. En het is de verkeerde vraag.

Op dezelfde dag staat in twee dossiers een creatinine van 1,4.

Bij de eerste patiënt was het creatinine achttien maanden geleden 0,9. Daarna 1,0. Daarna 1,2. Nu 1,4. Trek het door en deze patiënt koerst binnen een jaar af op nierziekte. Maar 1,4 ligt onder de alarmgrens. Er gaat geen alarm af. Het consult eindigt met ‘over drie maanden herhalen’.

De tweede patiënt zit al drie jaar op 1,4. Stabiel. Onder controle. Routine.

Hetzelfde getal. De ene patiënt zit in de problemen. Met de andere gaat het goed. Geen enkel systeem dat vandaag in de zorg wordt gebruikt, ziet het verschil. Epic niet. Cerner niet. Geen van de AI-tools die erbovenop zijn gebouwd. Ze zien allemaal 1,4 en stellen dezelfde vraag: ligt het boven de grens?

Toen ik nog patiënten zag, deden de beste clinici met wie ik werkte iets wat het EPD niet voor ze kon doen. Ze zochten oude labuitslagen op en tekenden trendlijnen op een kladje. Ze hadden drie jaar aan waarden in hun hoofd en redeneerden over de richting. Ze vroegen niet: ‘Is dit getal normaal?’ Ze vroegen: ‘Is deze patiënt aan het veranderen?’

Dat redeneren is de basis van goede geneeskunde. Het is ook iets wat geen enkel breed gebruikt klinisch systeem nadoet. Het EPD is gebouwd om consulten vast te leggen voor de declaratie. De meldingen zijn gebouwd om grenswaarden te controleren. De AI-tools zijn gebouwd bovenop diezelfde systemen met grenswaarden. Laag na laag technologie, en de meest basale klinische vraag blijft onbeantwoord: gaat deze patiënt in de loop van de tijd vooruit of achteruit?

In de Verenigde Staten hebben 37 miljoen volwassenen chronische nierschade. 90% van hen weet het niet.

Dat komt niet doordat de data er niet zijn. Hun creatinine schuift al jaren op, zichtbaar in het dossier, gezien bij elk bezoek, opgeborgen en vergeten. Wordt chronische nierschade vroeg ontdekt, dan kost de behandeling 2.000 tot 5.000 dollar per jaar. Wordt ze laat ontdekt, dan is het 90.000 dollar per jaar voor dialyse. Het verschil tussen die twee uitkomsten is of iemand het beloop las.

Hetzelfde patroon zie je bij diabetes, hartfalen, COPD en hypertensie. Jaren van zichtbare verschuiving, onzichtbaar voor systemen die alleen vragen of het getal van vandaag boven een grens ligt.

De meeste klinische AI is getraind op momentopnamen. Eén bezoek. Eén bloedafname. Eén moment. Het model leert dat moment in te delen als hoog of laag risico. Het ziet vandaag een creatinine van 1,4. Het heeft geen idee wat het creatinine achttien maanden geleden was.

Uit een momentopname kun je geen beloop lezen. Uit één meetpunt kun je geen langzame verschuiving halen. De architectuur zelf maakt het onmogelijk. Meer data aan een momentopnamemodel toevoegen lost dat niet op. Het model groter maken ook niet. De manier waarop de patiënt wordt weergegeven, moet veranderen. Tijd moet de hoofddimensie worden, geen bijzaak.

Dat is wat Chroneme onderscheidt van al het andere op de markt. Geen beter algoritme op dezelfde data. Een wezenlijk andere manier om gezondheid weer te geven. De patiënt bestaat als een doorlopend signaal over jaren en zorgverleners heen, niet als een reeks losse bezoeken. Het systeem leest hoe dingen in de loop van de tijd samen veranderen en weet wanneer een beloop een kant op gaat die aandacht vraagt.

De eerste patiënt wordt gemarkeerd. De tweede niet. Hetzelfde creatinine. Een ander beloop. Een ander advies.

Dat is het soort verandering dat Chroneme moet leren opvangen. We valideren het volgens een vooraf geregistreerd protocol en publiceren wat we vinden, ook waar het tekortschiet.

De veranderingen die het vroegst tellen, zijn zelden de dramatische. Het zijn de langzame verschuivingen. Een creatinine dat elk kwartaal 0,1 stijgt. Een basishartslag die elke maand een paar slagen per minuut opschuift. Een zuurstofsaturatie die over weken langzaam wegzakt. Patronen die geen enkel afzonderlijk meetpunt ooit zou signaleren. Patronen waarvoor systemen op basis van grenswaarden door hun bouw blind zijn.

Daar ligt de volgende generatie klinische intelligentie. Niet in het opvangen van spoedgevallen. In het opvangen van de langzame spoedgevallen voordat het snelle worden.