Over mij
Wendy werkt op het gebied van IT en zorg, met als hoofdonderwerpen data science, gepersonaliseerde eHealth technologieën, klinische beslissings ondersteunende systemen en data interoperabiliteit en machine learning om de verwijzing en behandeling van patiënten in de gezondheidszorg te optimaliseren.
Ze was als RRD-onderzoeker ( www.rrd.nl) betrokken bij het Back-UP-project (Horizon 2020) ( http://backup-project.eu/) , dat tot doel heeft een voorspellend model te creëren ter ondersteuning van effectieve en efficiënte behandeling van nek- en lage rugpijn. Daarnaast was ze projectleider van het het Pioneers in HealthCare (PIHC) PReferral project om bestaande zorgtrajecten en doorverwijzingen van patiënten met chronische musculoskeletale pijn in de 1e, 2e en 3e zorg te optimaliseren op basis van kunstmatige intelligentie. Momenteel is ze betrokken bij het RE-SAMPLE projectt dat tot doel heeft om AI-aangedreven zorg te ontwikkelen voor patiënten met COPD en andere chronische aandoeningen ( https://www.re-sample.eu/).Wendy werkt 1 dag in de week aan de Universiteit Twente in de vakgroep biomedical signals and systems ( https://www.utwente.nl/en/eemcs/bss) binnen het personalized eHealth team en 4 dagen in de week als internal auditor voor Univé (www.unive.nl), een coöperatieve non-profit verzekeringsmaatschappij.
Expertises
Medicine & Life Sciences
# Delivery Of Health Care
# Low Back Pain
# Machine Learning
# Musculoskeletal Pain
# Primary Health Care
# Referral And Consultation
# Technology
Engineering & Materials Science
# Machine Learning
Verbonden aan
Publicaties
Recent
Vaseur, R. M. E., te Braake, E.
, Beinema, T.
, Oude Nijeweme-d'Hollosy, W.
, & Tabak, M. (2024).
Technology-supported shared decision-making in chronic conditions: a systematic review of randomized controlled trials.
Patient education and counseling,
124, Article 108267.
https://doi.org/10.1016/j.pec.2024.108267
Hietbrink, E. A. G.
, Oude Nijeweme-d’Hollosy, W., Middelweerd, A.
, Konijnendijk, A. A. J., Schrijver, L. K., ten Voorde, A. S., Fokkema, E. M. S., Laverman, G. D.
, & Vollenbroek-Hutten, M. M. R. (2023).
A Digital Coach (E-Supporter 1.0) to Support Physical Activity and a Healthy Diet in People With Type 2 Diabetes: Acceptability and Limited Efficacy Testing.
JMIR Formative Research,
7, Article e45294.
https://doi.org/10.2196/45294
Hietbrink, E. A. G., Middelweerd, A., Empelen, P. V., Preuhs, K.
, Konijnendijk, A. A. J.
, Nijeweme-d’Hollosy, W. O., Schrijver, L. K., Laverman, G. D.
, & Vollenbroek-Hutten, M. M. R. (2023).
A Digital Lifestyle Coach (E-Supporter 1.0) to Support People With Type 2 Diabetes: Participatory Development Study.
JMIR human factors,
10, Article e40017.
https://doi.org/10.2196/40017
Hietbrink, E. A. G.
, Nijeweme-d’Hollosy, W. O., Middelweerd, A.
, Konijnendijk, A. A. J., Schrijver, L. K., ten Voorde, A. S., Fokkema, E. M. S., Laverman, G. D.
, & Vollenbroek-Hutten, M. M. R. (2022).
A Digital Coach (E-Supporter 1.0) to Support Physical Activity and a Healthy Diet in People With Type 2 Diabetes: Acceptability and Limited Efficacy Testing. JMIR Publications.
https://doi.org/10.2196/preprints.45294
Vaseur, R., te Braake, E.
, Beinema, T.
, d'Hollosy, W.
, & Tabak, M. (2022).
Technology-supported shared decision-making in chronic conditions: preliminary results of a systematic review.
European respiratory journal,
60.
https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2022.2987
Verma, D., Jansen, D., Bach, K.
, Poel, M., Mork, P. J.
, & d'Hollosy, W. (2022).
Exploratory application of machine learning methods on patient reported data in the development of supervised models for predicting outcomes.
BMC medical informatics and decision making,
22, Article 227.
https://doi.org/10.1186/s12911-022-01973-9
Vaseur, R.
, d'Hollosy, W.
, & Tabak, M. (2022).
Technology-supported shared decision making in the treatment and management of chronic conditions: a systematic review protocol. Abstract from 9th Dutch Bio-Medical Engineering Conference, BME 2022 (Canceled), Netherlands.
https://www.bme2022.nl/bme-2022-programme/
Slatman, E. S., Mossink, A., Jansen, D. J., Broeks, J., van der Lugt, P., Prosman, G.-J.
, & d'Hollosy, W. (2022).
Factors used by general practitioners for referring patients with chronic musculoskeletal pain: A qualitative study.
BMC family practice,
23, Article 126.
https://doi.org/10.1186/s12875-022-01743-6
Hoppenbrouwer, X., Rollinson, A. U., Dunsmuir, D., Ansermino, J. M., Dumont, G.
, d'Hollosy, W.
, Veltink, P. H.
, & Garde Martinez, A. (2021).
Night to night variability of pulse oximetry features in children at home and at the hospital.
Physiological measurement,
42(10), Article 104003.
https://doi.org/10.1088/1361-6579/ac278e
d'Hollosy, W., Bekmann, A., Jansen, D. J., & Prosman, G.-J. (2021).
The usage of patient-reported data in machine learning to predict pain rehabilitation: possible or not?. Abstract from BritSpine2021.
d'Hollosy, W., Jansen, D. J.
, & Poel, M. (2021).
Appropriate healthcare referrals of patients with chronic musculoskeletal pain? We can do better: a multimodal artificial intelligence approach. Abstract from 8th Dutch Bio-Medical Engineering Conference, BME 2021, Virtual Conference.
d'Hollosy, W.
, Konijnendijk, A., Bessembinder, R., Leeferink, F., & Broeks, J. (2021).
Towards optimized personalized referral advice and patient satisfaction in chronic musculoskeletal pain. Abstract from 8th Dutch Bio-Medical Engineering Conference, BME 2021, Virtual Conference.
Oude Nijeweme - d'Hollosy, W.
, van Velsen, L.
, Poel, M.
, Groothuis-Oudshoorn, C., Soer, R., Stegeman, P.
, & Hermens, H. (2020).
Applying machine learning on patient-reported data to model the selection of appropriate treatments for low back pain: A Pilot Study. In F. Cabitza, A. Fred, & H. Gamboa (Eds.),
Proceedings of the 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2020) (Vol. 5: HEALTHINF, pp. 117-124). SCITEPRESS.
https://doi.org/10.5220/0008962101170124
Oude Nijeweme - d'Hollosy, W., Schrijver, L. K.
, & Vollenbroek-Hutten, M. M. R. (2019).
E-Supporter: Personalized Technology Supported Coaching of Patients with Chronic Diseases. Poster session presented at 7th Dutch Bio-Medical Engineering Conference, BME 2019, Egmond aan zee, Netherlands.
Pure Link
Google Scholar Link
Verbonden aan Opleidingen
Bachelor
Vakken Collegejaar 2023/2024
Vakken in het huidig collegejaar worden toegevoegd op het moment dat zij definitief zijn in het Osiris systeem. Daarom kan het zijn dat de lijst nog niet compleet is voor het gehele collegejaar.
Vakken Collegejaar 2022/2023
Contactgegevens
Bezoekadres
Universiteit Twente
Drienerlolaan 5
7522 NB Enschede
Postadres
Universiteit Twente
Postbus 217
7500 AE Enschede