Innovatie gezondheidszorg

Maak een Begin. Het is Gratis
of registreren met je e-mailadres
Innovatie gezondheidszorg Door Mind Map: Innovatie gezondheidszorg

1. Innovatie

1.1. Kunstmatige intelligentie: J.A.R.V.I.S.

1.1.1. Voorbeelden: prostaatkanker NL, longkanker Stanford en oogziekte app

1.1.2. Robots in chirurgie (onderzoek Alhemzadeh uit 2015) = mooi voorbeeld!

1.1.3. Impact: welke algoritmes en data delen?

1.2. Communicatie

1.2.1. Video conference

1.2.2. Chatbots, zoals Nadia

1.2.3. Hologrammen

1.2.4. Spraak, zoals Amazon Echo

1.2.5. AR en VR

1.3. Toepassingen

1.3.1. AliveCar: thuismeting

1.3.1.1. 👩‍🔬 Open Science?

1.3.2. Astroskin: voordurende metingen

1.3.3. Lumify: van ziekenhuis naar huisarts

1.3.4. 🦾 Maker movement

1.3.4.1. Jack Andraka - alvleesklierkanker

1.3.4.2. Mary Moe - pacemaker

1.3.4.3. Tim Ober - diabetes

1.3.4.4. Robin Koops - suikerziekte

1.3.5. Crowdfunding medisch onderzoek: Consense

1.3.6. Longmaster: online ziekenhuis

1.3.7. Buurtzorg: minder bureaucratie

1.4. Tips

1.4.1. Patiënt en verpleging betrekken

1.4.2. Falen

1.4.3. Open innovatie (cases Erasmus MC & reVice)

1.4.4. Houden wat goed is

1.4.5. = organisatieverandering (vaak vergeten!)

2. Patiënt

2.1. Individuele zorg

2.2. Goedkopere zorg?

2.3. Privacy

2.4. Preventie (Netflix model) > UMC Utrecht 2019

3. Data

3.1. 'Zorg wordt een software industrie'

3.2. DNA

3.3. Ehealth

3.3.1. quantified self > quantified health

3.3.1.1. Zelfmanagement werkt niet altijd (Pols)

3.3.1.2. Motivatie patiënten? (Visser)

3.3.2. Uitdagingen: validiteit, kwaliteit, geld, etc.

3.3.3. Verschil met mhealth of ihealth? Niet relevant!

3.4. Sensoren

3.4.1. Chips in lichaam

3.4.2. Domotica (smart home)

3.4.3. 'Smartphone als beschermengel' (Verburgh)

3.5. Blockchain (voor opslag?)

3.6. Toegang, in Scandinavië en Singapore wél

4. Impact

4.1. Bedrijfsleven (Facebook, Amazon, Google, etc.)

4.2. Huidige instellingen onder druk

4.3. Visie: 1 delokalisering, 2 preventie, 3 verschuiving

4.3.1. 'Gezondheidsfacisme' (Landeweerd)

4.4. Spelers: leveranciers, zorgverzekeringen, overheid, etc.

4.4.1. Alibaba 2017

4.5. 10% innovaties haalt markt, zoals case Theranos

4.6. Waarom lastig? > verandering, fragmentatie, tijd, etc.

4.7. Rollen: arts, verplegers, verzorger, patiënt (Copernicus)

5. Biotechnologie

5.1. Genetica

5.2. Genetische modificatie (CRISPR/cas9)

5.3. 3D bioprinten

5.3.1. techniek + biologie + biologie + wiskunde

5.3.2. organoids (mini-organen)

5.3.2.1. ethiek: hersenen?

5.3.3. xenotransplantatie

5.3.4. grootste probleem: transplantatie, niet afstoten

5.3.5. 4D, zowel kunststof als biologisch

5.4. regeneratieve geneeskunde met slimme biomaterialen

5.5. regeneratieve geneeskunde met slimme biomaterialen

6. Redenen

6.1. Tekort personeel

6.2. Assertieve patiënten (gewend aan ervaring met technologiebedrijven)

6.3. 'Zilveren tsunami' (Wolff)

6.4. Technologische ontwikkelingen

6.5. Geld tekort

6.6. Betere gezondheidszorg > ziekenhuisopname van 15 naar 3 dgn (10jr)

6.7. Patiënten zelf: Dare To Try

6.7.1. Tristan Roberts - HIV

6.7.2. Dave Werbrouck - ALS

6.7.3. Malakkar Vohryzek - huid

7. Uitdagingen

7.1. Informatieveiligheid

7.2. Verandering

7.3. Integratie

7.4. Tijd

7.5. Valse beloftes

7.6. Implementatie (casus Radboud KNO)

7.7. Bekostiging: patiënt betaalt niet, maar gaat via verzekeringen, overheid, etc.