dr.ir. W. d'Hollosy (Wendy)

Universitair docent
EEMCS-EE-BSS
w.dhollosy@utwente.nl
+31534892766
Visitekaartje

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 and Dentistry

    • Patient
    • Primary Health Care
    • Patient Referral

  • Nursing and Health Professions

    • Low Back Pain

  • Psychology

    • Treatment
    • Chronic Disorder
    • Behavior
    • Diabetes

Organisaties

Publicaties

2024
Technology-supported shared decision-making in chronic conditions: a systematic review of randomized controlled trials, Article 108267. Vaseur, R. M. E., te Braake, E., Beinema, T., Oude Nijeweme-d'Hollosy, W. & Tabak, M.https://doi.org/10.1016/j.pec.2024.108267Game-based design for eHealth in practice (Accepted/In press). De Vette, F., Ruiz-Rodriguez, A., Tabak, M., Nijeweme-D'Hollosy, W. O., Hermens, H. & Vollenbroek, M.https://doi.org/10.2196/13723
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, Article e45294. 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.https://doi.org/10.2196/45294A Digital Lifestyle Coach (E-Supporter 1.0) to Support People With Type 2 Diabetes: Participatory Development Study, Article e40017. 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.https://doi.org/10.2196/40017
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. 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.https://doi.org/10.2196/preprints.45294Factors used by general practitioners for referring patients with chronic musculoskeletal pain: A qualitative study, Article 126. Slatman, E. S., Mossink, A., Jansen, D. J., Broeks, J., van der Lugt, P., Prosman, G.-J. & d'Hollosy, W.https://doi.org/10.1186/s12875-022-01743-6Exploratory application of machine learning methods on patient reported data in the development of supervised models for predicting outcomes, Article 227. Verma, D., Jansen, D., Bach, K., Poel, M., Mork, P. J. & d'Hollosy, W.https://doi.org/10.1186/s12911-022-01973-9Technology-supported shared decision-making in chronic conditions: preliminary results of a systematic review. Vaseur, R., te Braake, E., Beinema, T., d'Hollosy, W. & Tabak, M.https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2022.2987Technology-supported shared decision making in the treatment and management of chronic conditions: a systematic review protocol. Vaseur, R., d'Hollosy, W. & Tabak, M.https://www.bme2022.nl/bme-2022-programme/
2021
Night to night variability of pulse oximetry features in children at home and at the hospital, Article 104003. Hoppenbrouwer, X., Rollinson, A. U., Dunsmuir, D., Ansermino, J. M., Dumont, G., d'Hollosy, W., Veltink, P. H. & Garde Martinez, A.https://doi.org/10.1088/1361-6579/ac278eThe usage of patient-reported data in machine learning to predict pain rehabilitation: possible or not?. d'Hollosy, W., Bekmann, A., Jansen, D. J. & Prosman, G.-J.Towards optimized personalized referral advice and patient satisfaction in chronic musculoskeletal pain. d'Hollosy, W., Konijnendijk, A., Bessembinder, R., Leeferink, F. & Broeks, J.Appropriate healthcare referrals of patients with chronic musculoskeletal pain? We can do better: a multimodal artificial intelligence approach. d'Hollosy, W., Jansen, D. J. & Poel, M.
2020
Applying machine learning on patient-reported data to model the selection of appropriate treatments for low back pain: A Pilot StudyIn Proceedings of the 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2020) (pp. 117-124). SCITEPRESS. Oude Nijeweme - d'Hollosy, W., van Velsen, L., Poel, M., Groothuis-Oudshoorn, C., Soer, R., Stegeman, P. & Hermens, H.https://doi.org/10.5220/0008962101170124

Onderzoeksprofielen

Scan de QR-code of
Download vCard