Machine learning op Belgische ziekenfondsgegevens: data-gedreven screening voor type 2 diabetes

Bio

Marc Claesen (°1987) is een computerwetenschapper verbonden aan de KU Leuven. Hij verricht vooral onderzoek naar hoe data en machine learning ingeschakeld kunnen worden om de huidige uitdagingen binnen de gezondheidszorg aan te pakken. Zo ontwikkelt hij software ter ondersteuning van artsen en patiënten.

Doctoraat in het kort

Ik heb een methode ontwikkeld om, enkel gebruikmakend van ziekenfondsgegevens, een gepersonaliseerd risico voor type 2 diabetes te berekenen. Dit laat toe om patiënten sneller te identificeren en behandelen.

Waarom is jouw doctoraat belangrijk?

Type 2 diabetes wordt vaak pas laat gediagnosticeerd. Vroegtijdige detectie en behandeling zijn belangrijk voor de gezondheid van de patiënt (verhoogde levenskwaliteit, minder complicaties, ...). Onze methode is nauwkeurig en kan goedkoop op grote schaal gebruikt worden (bv. voor alle 40-plussers).

Wat is er nieuw aan je werk?

Wij gebruikten voor het eerst ziekenfondsgegevens voor preventie en toonden aan dat dit een belangrijke meerwaarde kan betekenen.

Waarom wil je het publiek informeren over jouw onderzoek?

Mijn onderzoek kan helpen om het maatschappelijk bewustzijn rond diabetes te verbeteren en te illustreren dat ziekenfondsgegevens proactief kunnen gebruikt worden om de zorg te verbeteren. Ik hoop ook interesse te wekken voor data-analyse, dat een drijvende kracht kan én zal worden voor innovatie.