achtergrond De term personalised medicine verwijst naar de belofte dat biologische stratificatie of machine learning op basis van big data klinisch bruikbare voorspelling levert.
doel Analyseren van mogelijkheden en beperkingen van personalised medicine in de psychiatrie.
methode Literatuuranalyse van fundamentele uitdagingen.
resultaten De belangrijke beperkingen zijn: 1. Zwakke en weinig replicabele associaties uit biologisch onderzoek laten zich niet vertalen naar een klinische test. 2. De impact van biologische stratificatie is klein, maar kan de zorg onbetaalbaar maken. 3. Investeren in public mental health levert meer gezondheidswinst. 4. Kwaliteit van big data is belangrijker dan datadichtheid per se. 5. De belofte van biologische stratificatie leidt af van zin- en betekenisgeving.
conclusie Persoonlijke psychiatrie in de zin van aandacht voor uniciteit, narratieve ontwikkeling en niet-lineaire weerbaarheidsbevordering, in combinatie met n = 1 personalised medicine in de vorm van voorspellend meten binnen een en dezelfde persoon over de tijd, heeft wellicht de beste kans om de praktijk te verrijken met de mogelijkheid van persoonspecifieke voorspelling. trefwoorden biologische stratificatie, n = 1-onderzoek, personalised medicine, psychiatrie