Personalised medicine

Er komt steeds meer data van patiënten beschikbaar. Door activity trackers en hartslagmeters bijvoorbeeld, maar ook door celopbouw, weefselopbouw en DNA. De wetenschap legt steeds vaker verbanden tussen (sets aan) biomarkers en de effectiviteit van behandelingen. Via algoritmes kunnen voorspellende modellen worden opgebouwd en kan via Advanced Diagnostics veel beter worden voorspeld of een behandeling wel of niet aanslaat.

De wetenschappelijke validatie wordt door de wetenschap voor haar rekening genomen, maar de gang naar toepassing in de praktijk blijft achter. CbusineZ ziet veel potentie om beter op de persoon passende zorg (personalised medicine) en het voorkomen van overbehandeling te realiseren. Hiervoor moet het gat worden gedicht tussen de wetenschap en praktijk voor de meest kansrijke en kostenbesparende vormen van personalised medicine.

Door praktijkvalidatie-onderzoek te financieren binnen een governance-model dat de mogelijkheid creëert om algoritmes in licentie uit te geven, worden besparingen in de zorg gerealiseerd én ontstaat een terugverdienmodel voor de kosten van het onderzoek.