FlowView Diagnostics haalt € 875.000 op voor verdere ontwikkeling

Geavanceerd algoritme ondersteunt specialisten in besluitvorming

FlowView Diagnostics uit Heerenveen ontvangt een investering van 875.000 euro van een consortium van investeerders met onder andere de NOM en het Steppingstone fonds. FlowView Diagnostics ontwikkelt een decision support platform waarmee het mogelijk is om op een snelle wijze met hoge kwaliteit bloedanalyses uit te voeren waarmee de medisch specialist diagnoses snel en eenvoudig maakt.

Een voorbeeld van een situatie waarin een bloedanalyse gedaan kan worden is een geval van slachtoffers van verkeersongelukken. De traumachirurg moet beslissen of een operatie direct uitgevoerd moet worden, of dat het lichaam van de patiënt zo’n ingreep nog niet aan kan. Kennis en ervaring staan de chirurg terzijde. Het algoritme van FlowView zorgt binnen 15 minuten voor de ondersteunende informatie die de chirurg in staat stelt om de beslissing te nemen om deze patiënt te stabiliseren of direct een operatie uit te voeren. Deze en andere toepassingen worden in detail getest in een intensieve samenwerking met het UMC Utrecht en de Radboud Universiteit in de vorm van klinische studies.

Algoritme

Ton van den Hoven, CEO, vertelt: “Een bloedanalyse is niet nieuw. Dat kan nu ook al en gebeurt meestal in het laboratorium van het ziekenhuis. De uitslag laat vaak 24 of langer uur op zich wachten omdat de hoeveelheid informatie van de analyse de interpretatie complex maakt. Daar heeft een medicus in het geval van zo’n verkeersslachtoffer niet direct veel aan.’’ De software van FlowView maakt de diagnostiek eenvoudiger door voor de arts de juiste informatie uit die grote hoeveelheid data te halen en deze eenvoudig te presenteren. Hierdoor krijgt de arts een goede indruk van de respons van het immuunsysteem van de patiënt, die een belangrijk onderdeel is van de klinische besluitvorming van de arts.

Het algoritme kan, door gebruik te maken van data van ‘gezonde’ patiënten en die te vergelijken met de analyse in kwestie, afwijkingen constateren. Deze afwijkingen worden gepresenteerd aan de behandelend arts, die hierdoor in staat gesteld wordt om het behandelplan van de patiënt sneller en efficiënter samen te stellen. Extra voordeel van deze geautomatiseerde diagnostiek, is dat veel meer koppelingen kunnen worden gemaakt tussen verschillende analyses. Van den Hoven: ,,Artsen zijn heel goed in het stellen van diagnoses, maar op zeker moment moeten ze dat doen op basis van zo veel data, dat het de artsen steeds moeilijker wordt gemaakt. Het algoritme lost dit probleem op.’’

Ziekte herkennen

De verdere ontwikkeling van het platform zal zich richten op het herkennen van ziektebeelden zoals Minimal Residual Disease (MRD) waar het algoritme met hoge specificiteit en sensitiviteit de hoeveelheid afwijkende cellen kan vaststellen en hiermee de behandelend arts kan informeren of er sprake is van (een vroegtijdige) terugkeer van beenmergkanker. Het algoritme is zo ontwikkeld dat de analyse en de afspraak met de behandelend arts met één bezoek afgehandeld kunnen worden.

Flowview Diagnostics

FlowView Diagnostics bouwt een digitaal decision support platform dat voor die twee doeleinden toegerust is. De ontwikkeling van hardware speelt een belangrijke rol in het digitale platform. Doordat die steeds kleiner en mobieler wordt is het mogelijk om dit soort automatische analyses ook vanuit de behandelkamer te starten.

Sneller en eenvoudiger analyseren van bloed biedt nog veel meer mogelijkheden, dat in de toekomst zeker zal leiden tot aanbieden van algoritmes voor andere toepassingen en wellicht voorspellingen. ,,We zijn nu aan het testen en richten ons eerst op het ondersteunen van artsen bij de indicatie van ziekteontwikkelingen en op het toonbaar maken van verschillende ziekte-indicaties op één platform” aldus Ton van den Hoven.

De technologie komt voort uit een samenwerking tussen het UMC Utrecht en de Radboud UMC in Nijmegen. Omdat de startup statutair gevestigd is in Heerenveen, is het logisch dat de NOM een mede-investeerder is. ,,Wij zijn altijd geïnteresseerd in dit soort AI-innovatie. Wat FlowView kan, gaat serieus wat betekenen in de medische wereld’’, zegt investment manager Ytsen van der Meer. De NOM investeert in de startup samen met medtech-investeringsfonds Stepping Stone, Softwareontwikkelaar Amatis en drie business angels.

Bron: Flowview

Redactie Medicalfacts/ Janine Budding

https://www.medicalfacts.nl

Ik heb mij gespecialiseerd in interactief nieuws voor zorgverleners, zodat zorgverleners elke dag weer op de hoogte zijn van het nieuws wat voor hen relevant kan zijn. Zowel lekennieuws als nieuws specifiek voor zorgverleners en voorschrijvers. Social Media, Womens Health, Patient advocacy, patient empowerment, personalized medicine & Zorg 2.0 en het sociaal domein zijn voor mij speerpunten om extra aandacht aan te besteden.

Ik studeerde fysiotherapie en Health Care bedrijfskunde. Daarnaast ben ik geregistreerd Onafhankelijk cliëntondersteuner en mantelzorgmakelaar. Ik heb veel ervaring in diverse functies in de zorg, het sociaal domein en medische-, farmaceutische industrie, nationaal en internationaal. En heb brede medische kennis van de meeste specialismen in de zorg. En van de zorgwetten waaruit de zorg wordt geregeld en gefinancierd. Ik ga jaarlijks naar de meeste toonaangevende medisch congressen in Europa en Amerika om mijn kennis up-to-date te houden en bij te blijven op de laatste ontwikkelingen en innovaties. Momenteel ben doe ik een Master toegepaste psychologie.

De berichten van mij op deze weblog vormen geen afspiegeling van strategie, beleid of richting van een werkgever noch zijn het werkzaamheden van of voor een opdrachtgever of werkgever.