Onderzoek naar de mogelijke ontwikkeling van een intelligent web-based systeem gericht op screening & monitoring op colorectale kanker van patiënt risico groepen met behulp van op bloedonderzoek gebaseerde bio-markers. 1 Probleem Is het mogelijk een intelligent web-based systeem te ontwikkelen, dat op bloed monster onderzoek gebaseerde kennis betreffende bio-markers vergelijkt met die van de tot CRC risico groepen behorende patiënten? Risico groepen: Iedereen > 50 jaar Patiënten met een persoonlijke of familiale geschiedenis t.a.v. poliepen en adenoom. Patiënten met klachten. 2 Tilburg University TiCC 1
Vragen m.b.t. onderzoek 1. Welke groepen van bio-markers zijn geschikt om als data in een kennisbank ten dienste van screening & monitoren risico patiënten te worden opgenomen? 2. Hoe wordt een intelligent web-based proces gebouwd met gebruik van het Internet en content, die ter beschikking wordt gesteld van behandelende artsen? 3. Hoe wordt het screening & monitoring systeem ingebed in een functioneel systeem van preventieve curatieve zorg? 4. Welke is de economische betekenis van de biomarkers methode in vergelijking met het screenen en monitoren o.b.v. FIT/FOBT 3 IA Cohort onderzoek o.b.v. bloedwaarden gedurende 5 jaar verkregen van 128 in 2009 CRC positief bevonden patiënten. Dit betreft: patiënten > 65 jaar mannen en vrouwen 25,00 Bio-markers 2003-2009 of patients found positive on CRC in 2009 20,00 Value of bio-markers 15,00 10,00 Hb < 12 g/dl HbAsc1 4-6 mmol RETI = < 2,5 % MCHC < 32-36 g/dl MCH < 26-35 pg/hb or < 4 5,00 0,00 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 4 Tilburg University TiCC 2
IB) Cohort onderzoek o.b.v. bloedwaarden gedurende 5 jaar verkregen van 137 in 2008 CRC positief bevonden patiënten. Dit betreft: patiënten > 65 jaar mannen en vrouwen 25,00 Bio-markers of patients found positive on CRC in 2008 20,00 Value of bio markers 15,00 10,00 Hb < 12 g/dl HbAsc1 4-6 mmol RETI < 2,5 % MCHC < 32-36 g/dl MCH < 26-35 pg/hb or < 4 5,00 0,00 2008 2007 2006 2005 2004 2003 5 IC) Cohort onderzoek gericht op bloed monster gebaseerde bio-markers. Onderzoek van: 1. Patiënten > 50 jaar 2. Patiënten met een persoonlijke geschiedenis t.a.v. adenoom en poliepen 3. Patiënten met een familie geschiedenis m.b.t. adenoom en poliepen 4. Patiënten met specifieke klachten 5. Personen zonder klachten 6. Personen, die roken 6 Tilburg University TiCC 3
(II) Het gebruik van Internet en BI ondersteunt dokters door middel van open data policy te communiceren via een intelligent proces aangaande attestatie van diagnose en monitoren patiënt Presentatie SOAP Applicatie Knowledge base Rapportage Diagnose Therapie Monitoring Data RDBMS - Oracle - MS SQL 7 Web-based intelligent process Supporting monitoring on blood based bio-markers General Practitioners s Specialists MD s Clinical Lab Web based bio-markers knowledge platform Clinical Pathology Therapy Life style and diet prtal Hospital MD Oncology departments Portal Nurse practitioners 8 Tilburg University TiCC 4
III Inbedding in het functionele systeem Basis = Complete Bloed Cell Test Full CBC test I Hb, MCV MCHC, MCH, HbASc1, RETI Monitoring Dagelijks on line Maandelijks on line Per Kwartaal on line en fysiek Haalfjaarlijks on line en fysiek Pernicious Cause Raadplegen modellen bio-markers kennisbank 9 Bio-markers concept vereist antwoord op onderzoeksvragen 1, 2, 3 en 4 m.b.t. : 1. Bewijs samenhang bio-markers Latent Growth Model AMOS 2. Onderzoek cohorten en groeperen van bio-markers. Data mining een (algoritmische benadering). 3. Definitie van kennisbank/datamining bio-markers in de context van monitoren op colorectale kanker (CRC). 4. Definittie juridische status gebruikers. Regels m.b.t. het delen van informatie, toegang tot informatie en communicatie? Regels en code of conduct m.b.t. gestructureerde communicatie d.m.v. en en gebruik van bio-markers kennisbank. 5. Definitie van Work Flow Management System gericht op preventieve curatieve CRC zorg. 6. Definitie van Relational Database Management System m.b.t. bio-markers gerelateerd aan CRC. 10 Tilburg University TiCC 5