Prof. dr. ir. Wessel Kraaij is op 24 februari 2017 geïnaugureerd als hoogleraar ‘Applied Data Analytics’ aan de Universiteit Leiden. Daarnaast werkt hij als principal scientist bij TNO. In beide functies richt hij zich op de inzet van data science. “Door het systematisch verzamelen van alledaagse data kan meerwaarde gecreëerd worden voor het individu en de maatschappij, onder meer op het gebied van gezondheid.”
“Onze samenleving wordt stap voor stap steeds verder gedigitaliseerd”, vertelt prof. dr. ir. Wessel Kraaij. “Door technologische doorbraken zijn we steeds beter in staat grote hoeveelheden data te benutten om nieuwe verbanden te ontdekken.” Kraaij’s onderzoek richt zich met name op het ontwikkelen van algoritmen voor de automatische interpretatie van grote hoeveelheden ongestructureerde informatie. Denk daarbij aan het inhoudelijk analyseren en beschrijven van een onbekende dataset, en het verklaren van observaties of voorspellingen.
MAATSCHAPPELIJKE MEERWAARDE
Volgens Kraaij leidt het verzamelen en analyseren van gedetailleerde data van een individu, de omgeving waarin hij of zij leeft en de vergelijking ervan met de gegevens van een zo specifiek mogelijke referentiegroep tot waarde voor zowel het individu als de groep. “Het is mijn overtuiging dat het op een verantwoorde manier toegankelijk maken van gezondheids- en behandelingsinformatie kan helpen om het lerend vermogen van de gezondheidszorg te versnellen. Door longitudinale data over een grote populatie te verzamelen (dataverzameling over een langere periode, red.) kan bijvoorbeeld een veel persoonlijker – en dus beter – gezondheidsadvies worden afgegeven. Met een positief effect op de kwaliteit van leven én een afname van zorgkosten als resultaat”, legt Kraaij uit. Hij kiest in zijn onderzoek, zowel in Leiden als bij TNO, nadrukkelijk voor de ontwikkeling van data-analyticstechnieken voor het creëren van maatschappelijke waarde. “Binnen TNO focus ik me met name op de meerwaarde binnen de gezondheidszorg. De projecten SWELL en Prana Data zijn daar twee voorbeelden van”, aldus Kraaij.
“Door longitudinale data over een grote populatie te verzamelen, kan een veel persoonlijker gezondheidsadvies worden afgegeven. Met een afname van zorgkosten als resultaat”
SWELL: VITALITEIT VERBETEREN
Binnen het publiek-private project SWELL, dat onderdeel is van het nationale ICT-onderzoeksprogramma COMMIT/ en is uitgevoerd tussen 2011 en 2016, zijn nieuwe technieken ontwikkeld om stress en inspanning te meten en op gedrag te coachen. “Dit samenwerkingsverband van TNO, Radboud Universiteit Nijmegen, Universiteit Twente en een aantal bedrijven waaronder Philips, heeft onderzocht of data science ingezet kan worden om de vitaliteit van werknemers te verbeteren. De ontwikkeling van een digitaal alter ego dat met je meekijkt, je activiteiten, fitheid en vermoeidheid registreert, staat centraal in dit project. Het vastleggen van activiteiten, sociale interactie, momenten van concentratie, emotie, lichamelijke en mentale conditie in een digitaal dagboek – ‘lifelog’ – kan veel inzicht bieden in het eigen functioneren. Op basis van die registraties kunnen gewoontes met negatieve gevolgen worden gesignaleerd en via gepersonaliseerde feedback kan gedrag aangepast worden. We hebben onder meer aangetoond dat gelaatsuitdrukking en lichaamshouding mogelijke indicatoren zijn voor stress, en alternatieven zijn voor het meten van het hormoon cortisol om het stressniveau te bepalen. Maar meer onderzoek is gewenst. En data science staat hierin niet op zich, voor uiteindelijke gedragsverandering is een cruciale rol weggelegd voor de sociale wetenschappen”, benadrukt Kraaij.
“We hebben aangetoond dat gelaatsuitdrukking en lichaamshouding mogelijke indicatoren zijn voor stress”
PRANA DATA: PILOTS MET DATA-ENCRYPTIEMETHODEN
De registratie van persoonlijke data vraagt om speciale aandacht voor veilige opslag. “Hoewel het combineren van gegevens veel nieuwe kennis kan opleveren, is er echter ook zorg over de veiligheid van persoonsdata. Goede ‘data governance’ is noodzakelijk om burgers ook met een gerust hart data beschikbaar te laten stellen”, denkt Kraaij. In Prana Data, een ‘deelproject’ van COMMIT/, worden pilots uitgevoerd met data-encryptiemethoden die eenvoudige vormen van data-analyse ondersteunen. Kraaij: “We zitten in een periode waarin technieken nog niet zijn uitontwikkeld en verschillende ideeën worden getest. Een van de methodes die wordt onderzocht, is de ‘personal health train’-infrastructuur om data die op verschillende plekken is opgeslagen toch beschikbaar te maken voor analyse. Een andere aanpak is het gebruik van een speciale versleutelingsmethode – homomorfe encryptie – die de data afschermt, maar wel eenvoudige analyses ondersteunt. In Rotterdam wordt een proef voorbereid met het beheren van eigen gezondheidsdata onder de naam ‘Mijn Data Onze Gezondheid’. Het uitvoeren van dit soort pilots helpt om in de praktijk te leren hoe technieken, gericht op de reductie van privacyrisico’s gerelateerd aan data-analyse, het beste kunnen worden ingezet. Dit type onderzoek staat nog in de kinderschoenen.”
“Goede ‘data governance’ is noodzakelijk om burgers ook met een gerust hart data beschikbaar te laten stellen”
MULTIDISCIPLINAIRE UITDAGING
De gedachte is dat met behulp van nieuwe typen data zoals die van wearables en het koppelen van datasets, verbeterde persoonlijke prognoses en adviezen gegeven kunnen worden. Er is onderzoek nodig om te kwantificeren hoeveel gezondheidswinst en zorgkostenreductie dit in de praktijk oplevert. “Het is een multidisciplinaire uitdaging om dit te realiseren. Bovendien zijn er, zoals gezegd, de nodige uitdagingen als het gaat om het veilig delen van (gezondheids)data. De infrastructuur om deze data te beheren en delen is er nog niet. Ik verwacht dat de combinatie van het fundamentele onderzoek aan de Universiteit Leiden en het toegepaste onderzoek bij TNO hieraan zullen bijdragen”, besluit Kraaij.
