Masterclass 3: Big Data en Personalised Medicine
24 april: 15.00 – 19.00 uur

Inhoud

Big data maakt personalised medicine mogelijk. De belofte van personalised medicine is dan dat de zorg beter past bij de individuele patiënt. Dit soort fijnmazigheid roept natuurlijk als eerste vraag op: Hoe weet je zeker dat de analyses op deze Big Data daadwerkelijk iets zeggen over wat goed is voor jou als patiënt?En welke variaties zou je in kunnen zetten om iets met die patiëntkenmerken te doen? Big data is ideaal voor dit soort onderzoek.

Na deze masterclass heeft u antwoord op de volgende vragen:

  • Wat is big data in de zorg eigenlijk?
  • Wat kan het opleveren?
  • Hoe kan je zelf aan de slag met Big Data in de zorg?
  • Hoe richt je de zorg zo in dat onderzoek doen de regel is in plaats van de uitzondering?
  • Wat is daar voor nodig? Wat kan dat opleveren?

Peter Grünwald gaat in op:

  • De valkuilen bij traditionele en big-data gebaseerde statistiek:  de ‘reproducibility crisis’ in de medische (en andere) wetenschappen
  • Hypothese genererend versus hypothese toetsend onderzoek
  • Het verschil tussen statistische associaties en causaliteit en het falen van associaties, zoals bijvoorbeeld de Google Flu Trends.
Skipr e-health
Sprekers

Prof. dr. Geert Kazemier is het hoofd van de sector Oncologische en Gastrointestinale Chirurgie, chirurg en directeur van het VUmc Cancer Center Amsterdam. Hij voltooide zijn opleiding tot chirurg in 1998 in het Erasmus Medisch Centrum in Rotterdam. Daarna volgde hij een vervolgopleiding in pancreas- en lever(transplantatie)chirurgie in Rotterdam en in het Universiteitsziekenhuis Eppendorf in Hamburg, Duitsland. Hij is lid van het bestuur van de Nederlandse Vereniging voor Heelkunde en Hoofdredacteur van het Nederlands Tijdschrift voor Heelkunde

Prof. dr. Peter Grünwald (www.safestatistics.com) leidt de machine learning groep van het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) te Amsterdam, en is daarnaast hoogleraar statistiek aan de Universiteit Leiden. In 2010 ontving hij de Van Dantzig prijs, de hoogste Nederlandse onderscheiding op het gebied van statistiek en operations research. Hij publiceert regelmatig op/in ’s wereld’s belangrijkste machine learning conferenties (zoals ‘NIPS’) en statistiektijdschriften (zoals ‘Annals of Statistics’), en is auteur van het boek The Minimum Description Length Principle (MIT Press, 2007). Zijn onderzoek werd o.a. gefinancierd door VIDI, VICI en TOP beurzen van NWO.

Wouter Kroese studeerde geneeskunde en computationele logica alvorens hij deelnam aan de Nationale DenkTank 2014 over Big Data. Vanuit deze DenkTank is Pacmed gestart. Pacmed ontwikkelt beslissingsondersteunende software voor artsen, die op basis van analyse van grote hoeveelheden data uit de praktijk de verwachte uitkomsten van verschillende behandelopties voor de individuele patient presenteert.

Dr. Erik-Jan Vlieger (Amsterdam, 1971) is arts en ondernemer. Hij is afgestudeerd in de geneeskunde en in de natuurkunde. Hij begon zijn carrière als fysicus in de radiotherapie, promoveerde daarna in de radiologie (2006). Hij bedankte voor de opleiding tot radioloog en besloot zorg-adviseur te worden bij Plexus (2004). Als managing partner bracht hij Plexus onder bij KPMG (2011), waar hij Head of Health was. Vanaf 2014 is Erik-Jan ondernemer in de zorg. Eerst bij Incision, vanaf 2017 bij Alii.  Alii biedt oplossingen om de beste wetenschappelijke kennis zo snel mogelijk naar het medisch handelen te brengen. Alii doet dat door de collectieve intelligentie van artsen te organiseren in klinische netwerken.