Voor jong fysiotherapeuten, die net hun opleiding hebben afgerond, kan het lastig zijn om direct de juiste klinische beslissingen te nemen. Zeker in de eerste jaren na het afstuderen is er vaak onzekerheid over de juiste fysiotherapeutische diagnose en behandeling. Dit is waar de integratie van kunstmatige AI in een EPD (Artificial Intelligence) kan ondersteunen.

Hoe kan AI in een EPD jonge fysiotherapeuten ondersteunen?

Ondersteuning bij diagnose en behandelplannen

Als jonge fysiotherapeut kan het stellen van een juiste diagnose uitdagend zijn, vooral als je te maken hebt met complexe klachten. AI kan in een EPD patronen herkennen in symptomen en testresultaten. Op basis daarvan kan het systeem suggesties doen voor mogelijke diagnoses. Deze diagnoses worden gekoppeld aan evidence-based behandelplannen die jou als fysiotherapeut kunnen helpen bij het opstellen van een passend behandeltraject.

Voorbeeld: Je krijgt een patiënt met rugklachten. De AI analyseert de ingevoerde gegevens (zoals anamnese, klachtenlocatie en eerdere medische geschiedenis) en suggereert dat de klachten mogelijk wijzen op een hernia, in plaats van aspecifieke lage rugpijn. Vervolgens biedt het systeem behandelopties die volgens recente wetenschappelijke studies het meest effectief zijn voor een hernia. Als jonge fysiotherapeut kun je deze aanbevelingen overwegen bij het maken van een behandelplan.

Klinische besluitvorming verbeteren

AI kan ook helpen bij klinische besluitvorming door het geven van aanbevelingen op basis van de meest recente wetenschappelijke onderzoeken. Door AI-algoritmes te integreren in een EPD in een EPD, wordt de actuele informatie gebruikt om de fysiotherapeut te ondersteunen in het maken van beslissingen die evidence-based zijn.

Voorbeeld: Je behandelt een patiënt met knieproblemen na een sportblessure. De AI herkent op basis van de ingevoerde gegevens dat manuele therapie in combinatie met gerichte spierversterkende oefeningen volgens recente studies de beste resultaten oplevert voor dit type blessure. Je kunt als jonge fysiotherapeut deze inzichten direct toepassen, zonder zelf intensief onderzoek te hoeven doen.

Voorspellingen over hersteltrajecten

AI heeft de mogelijkheid om op basis van grote hoeveelheden gegevens nauwkeurige voorspellingen te doen over het hersteltraject van je patiënt. Dit helpt jonge fysiotherapeuten niet alleen bij het stellen van verwachtingen bij je patiënt, maar ook bij het plannen van de afspraken en interventies.

Voorbeeld: Je hebt een patiënt met een chronische schouderblessure die zich afvraagt hoelang het herstel gaat duren. AI kan, op basis van de opgehaalde gegevens van de patiënt en eerdere herstelgegevens van vergelijkbare patiënten voorspellen dat het herstel gemiddeld zes maanden zal duren met twee wekelijkse sessies. Dit geeft de fysiotherapeut handvatten om realistische doelen te stellen en de patiënt hierover duidelijk te informeren.

Preventie en risicobeoordeling

Een ander groot voordeel van AI is dat het je als fysiotherapeut kan helpen bij preventie en risicobeoordeling. Door grote datasets van patiënten met vergelijkbare kenmerken te analyseren, kan AI voorspellen welke patiënten een verhoogd risico hebben op complicaties of blessures. Dit stelt fysiotherapeuten in staat om vroegtijdig preventieve maatregelen te nemen of hier automatisch een activatie op te voeren.

Voorbeeld: Je behandelt als fysiotherapeut een patiënt met een verleden van herhaalde enkeldistorsies. AI kan de voorgeschiedenis van je patiënt analyseren en aangeven dat deze persoon hoog risico loopt op meer distorsies. Het systeem kan preventieve maatregelen zoals stabiliteitsoefeningen en bracing aanbevelen. Zo kun je als fysiotherapeut een preventieplan opstellen.

Continue leermogelijkheden

AI kan ook dienen als een structurele leeromgeving voor jonge fysiotherapeuten. Door feedback te geven op de behandelkeuzes en uitkomsten van een fysiotherapeut, helpt AI om continue klinische vaardigheden te verbeteren. Zo groeit de fysiotherapeut sneller in zijn of haar vak.

Voorbeeld: Een fysiotherapeut besluit na de diagnose van een patiënt met een tendinopathie om shockwave-therapie toe te passen. Vervolgens geeft de AI aan dat patiënten met vergelijkbare klachten betere resultaten hadden met excentrische oefentherapie. Deze feedback helpt de fysiotherapeut bij toekomstige beslissingen, zodat hij of zij steeds meer vertrouwen krijgt in het maken van onderbouwde keuzes.

Conclusie

AI biedt jonge fysiotherapeuten veel voordelen. Van het verbeteren van de diagnose en behandelingsmogelijkheden tot het ondersteunen van klinische beslissingen en het bieden van feedback. Deze technologie kan dienen als een belangrijke gids in de eerste jaren van de carrière van een fysiotherapeut. Het helpt om sneller vertrouwen op te bouwen en betere resultaten voor hun patiënten te krijgen. AI kan de ervaringen van een ervaren fysiotherapeut niet vervangen, maar het kan zeker een waardevol hulpmiddel zijn in het ondersteunen van jonge professionals in hun ontwikkeling. Het is belangrijk dat de AI goed wordt toegepast. De technologie moet veilig zijn en voldoen aan alle vereisten op het gebied van privacy en verwerken van persoonsgegevens.