Cursus Systems Engineering voor Patiënten – Les 9: Start fase 2 met n=1 pilot MijnGLI

15 uur geleden
3 minuten om te lezen

Recent een belangrijk signaal uit de praktijk: volgens een artikel van NOS blijken naar schatting 400.000 Nederlanders diabetes type 2 te hebben zonder het te weten. Preventie en vroege herkenning zijn cruciaal, en leefstijl staat daarbij centraal als kansrijke aanpak om risico’s te verlagen. Beweging, omgeving en minder stress vergroten je veerkracht en gezondheid op de lange termijn. Een hond nemen kan daarin een belangrijke rol spelen.

Dat geeft meteen de toon voor fase 2 van MijnGLI: minder theorie, meer in de praktijk meten en leren.

Team en setup

We zijn officieel gestart met een n=1 pilot. Het MijnGLI team rondom mij bestaat uit mijn partner, de POH, diëtist en beweegcoach. Iedereen is aangesloten op OZOverbindzorg, wat directe samenwerking en veilig datadelen mogelijk maakt.

Het belangrijkste teamlid is de hond en ook die is indirect verbonden. Via de airtag in het tuigje worden de wandelingen met haar keurig geregistreerd.

Focus op inzicht: CGM als leerinstrument

Een pilot is bedoeld om te groeien in de volwassenheid van een oplossing. Waar we eerst op het verkrijgen van gegevens hebben geconcentreerd, ofwel het verkrijgen van zicht is het nu tijd om inzicht te krijgen voor wat dat betekent voor de leefstijl.

Inzicht heb je nodig voordat je doorzicht naar de toekomst en uitzicht op een ingesleten gezonde leefstijl kunt krijgen.

In deze fase gebruik ik een Freestyle Libre voor Continue Glucose Meting (CGM) om te begrijpen wat mijn gedrag in eten, bewegen, rust en medicatie daadwerkelijk doet met mijn glucosewaarden. Mijn gedachten daarbij zijn:

CGM is duur (meer dan € 60 voor twee weken) omdat het nog niet wordt vergoed zonder insulinegebruik.
Daarom kies ik voor één meetperiode per kwartaal binnen MijnGLI.
Het concept meten is weten staat voorop en ik denk dat dit wellicht zelfs past in toekomstige GLI-arrangementen, mogelijk deels als substituut voor labonderzoek.

Zodra de pilot voorbij is wil ik met dat laatste iets doen.

Eerste leerpunten uit de data

De eerste metingen bevestigen wat je met een beetje nieuwsgierigheid al zou vermoeden: bij intensieve training in combinatie met een laag koolhydraat-/keto-dieet zie je een stijging in glucose. Het lichaam zet vet om in suikers iets dat ik heb geverifieerd via inzichten uit Glass Health (een medisch getrainde AI) én mijn eigen data.

Ook zie je directe effecten rond trainingstijd:

Nuchter trainen (alhoewel niet aangeraden) en vóór medicatie nemen vertaalt zich duidelijk in hogere waarden na de EGYM-sessie.

Dat zijn geen absolute waarheden, maar wél ervaren leerpunten die ik direct kan delen met het team via OZO. Elk kwartaal tijdens de afspraken met de afzonderlijke teamleden lezen ze de ervaringen even door en kunnen gericht aan mij doorvragen en samen oplossingsgericht besluiten wat te behouden en wat te veranderen.

Werken met een Minumum Viable Product

Wat hier gebeurt is eigenlijk gewoon een Minimum Viable Product (MVP)-aanpak: bestaande oplossingen als OZOverbindzorg, Freestyle Libre, EGYM, Smartwatch en de richtlijnen worden gecombineerd tot een eerste werkend geheel. Engineeringtermen zoals integreren van a-priori oplossingen, exploreren van mogelijkheden en realiseren binnen de grenzen van het haalbare zijn precies wat we doen. In mensentaal: we bouwen iets dat werkt en van waar we met echte data kunnen leren. Dit redeneren sluit aan bij het model wat ik ‘Op REIS met CAFCR’ noem van Gerrit Müller: context kennen, functies begrijpen, ambitie koppelen aan wat techniek ons nu al kan bieden. In latere lessen gaan we hier wat dieper op in.