Data science for infection management & antimicrobial stewardship

Christian Luz: Efficiënte infectiemanagement met behulp van data science

Om infectiemanagement te verbeteren en te zorgen dat antimicrobiële middelen op de juiste momenten en in de juiste dosis worden gebruikt, moeten veel vakgebieden binnen de medische wereld samenwerken. Data science kan worden ingezet om alle verschillende soorten data te verzamelen en op een goede manier te verwerken. In dit proefschrift onderzocht Luz manieren om met behulp van data science de processen van infectiemanagement en zogenoemde antimicrobial stewardship te ondersteunen.

Voor zijn onderzoek maakte Luz gebruik van data uit elektronische medische dossiers. Hij gebruikte en ontwikkelde nieuwe datatechnieken zoals datavisualisatie en machine learning of kunstmatige intelligentie om de ziekenhuizen handvaten te geven voor infectiemanagement en antimicrobial stewardship. Hij wist als eerste een techniek te ontwikkelen die de data uit de dossiers combineerde met de internationale richtlijnen en wetenschappelijke referentiedata. De technieken werden in de praktijk getest om de klinische waarde te bepalen. Ze bleken effectief in het optimaliseren van patiëntenzorg en het efficiënter omgaan met het verminderen van de wereldwijde last van antimicrobiële resistentie.

Curriculum Vitae

Christian Luz (1988) studeerde Geneeskunde aan de RWTH Aachen Universiteit, Duitsland, en Global Health aan het Karolinska Institutet in Stockholm, Zweden. Hij deed zijn promotieonderzoek bij de afdeling Medische Microbiologie van het GUIDE instituut van het Universitair Medisch Centrum Groningen. Inmiddels is hij werkzaam als R&D Manager bij BetterDoc GmbH in Keulen, Duitsland. De titel van zijn proefschrift luidt: “Data science for infection management & antimicrobial stewardship”.

Proefschrift: http://hdl.handle.net/11370/add7d938-e5ad-43bb-8c14-2c0116621abc