Naast de technologisch ontwikkelingen die digitale transformatie mogelijk maken, levert de transitie ook veel nieuwe digitale informatie: Big Data. Binnen de zorgsector wordt er nog weinig met deze data gedaan, waardoor er een schat aan waardevolle data ongebruikt blijft liggen.
Dat data nog te weinig wordt gebruikt heeft onder andere te maken met dat de huidige situatie nog onvoldoende is ingericht om deze data als extra hulpmiddel in te zetten. Denk daarbij aan het ontbreken van de juiste kennis, maar ook beperkingen in dataopslag. Verder realiseren zorginstellingen zich nog onvoldoende wat de waarde van deze data is, zowel voor de patiënt als de medewerker. Onderstaande video toont een aantal mogelijkheden.
De video laat zien dat data verschillende domeinen kan verbeteren, onder andere in de efficiëntie en kwaliteit van de zorg. Maar je kunt data ook inzetten om vooruit te kijken, zogeheten ‘predictive analysis’. Het doel van ‘predictive analysis’ is om te zorgen voor betere resultaten, betere beslissingen, inzicht door relevante informatie.
In het vervolg van dit artikel kijken we naar de mogelijkheden van Big Data binnen de patiëntenzorg en bedrijfsvoering.
Weet wat je als patiënt te wachten staat
Ik denk dat iedereen zich hierin wel herkent: je gaat naar de dokter om van je klachten af te komen. Nu volgt het ene na het andere onderzoek om uiteindelijk een goede diagnose te kunnen stellen. En na diagnose is het zelfs niet altijd zeker of de goede diagnose gesteld is. Er wordt dus vooral gekeken naar wat er is gebeurt en wat er nu gaande is. Het zou een welkome uitkomst zijn wanneer een patiënt meer zekerheid heeft over zijn gezondheid en bijbehorende behandeling. Big Data kan hier een flinke steen aan bijdragen.
Rondom de gezondheid van de patiënt is veel kennis en informatie aanwezig. Wanneer je deze informatie koppelt aan de wereldwijde kennis over ziektes en patiënten, kan het optimale behandeltraject voor een specifieke patiënt in een specifieke situatie gemakkelijker worden gevonden. Dit maakt het stellen van een diagnose eenvoudiger en voorkomt veel onnodige, niet effectieve behandelingen. Voor de patiënt levert het ook wat besparingen op in de vorm van tijd en geld. Besparing in tijd door geen onnodige en lange onderzoeken en besparing in geld door geen onnodige kosten voor opnames, medicatie en behandelingen.
Daarnaast speelt Big Data in ‘predictive analysis’ een belangrijke rol. Je kunt de kans op complicaties voorspellen en op basis daarvan ook de juiste behandeling voorstellen. Namelijk, van vele andere patiënten is bekend wat hun persoonlijke kenmerken zijn en de daarbij ontstane complicaties. Door het koppelen van deze databronnen, is het mogelijk een vergelijking te maken voor ieder individu. Waardoor eventuele complicaties en herhaalbehandelingen voorkomen kunnen worden.
Verder is het mogelijk om onderzoek te doen naar de invloed van bijvoorbeeld omgevingsfactoren op de gezondheid van een populatie. Deze inzichten dragen bij aan de voorspelbaarheid van ziektes. Hierdoor kan er specifiek de gezondheid van een populatie verbeterd worden en daarmee het (toekomstige) welzijn van mensen worden vergroot. Een voorbeeld is het behandelen van kanker. Omgevingsfactoren spelen een rol bij het ontstaan van kanker en daarbij slaan geneesmiddelen vaak niet aan. Een goede oplossing kan zijn om met behulp van beschikbare informatie preventief de kans op kanker in te schatten en daarmee tijdig te kunnen behandelen. Of direct een effectief geneesmiddel toe te kunnen schrijven. Of een nieuw geneesmiddel te ontwikkelen.
Data geeft inzicht in de werkelijkheid
Het is niet alleen de verbetering in zorgkwaliteit die gepaard gaat met Big Data. Deze rijke bron aan informatie helpt zorginstellingen ook op het gebied van bedrijfsvoering. De organisatie van een ziekenhuis bestaat uit veel processen. Door inzet van Business Proces Management (BPM) kun je deze processen in kaart brengen. Echter, geeft deze vertaling wel inzicht in het werkelijke verloop van de organisatieprocessen? Zijn het de processen die je als organisatie voor ogen hebt? Wanneer je deze processen bekijkt aan de hand van ‘process mining’ kom je vaak tot andere inzichten. Het toont je bijvoorbeeld de knelpunten in een belangrijk proces. Zoals Rudi Niks in zijn blog Process mining in de zorg benoemt: process mining is een techniek die je als het ware een röntgenfoto geeft in de uitvoering van de behandelprocessen. Op deze manier krijgt een zorginstelling inzicht in de werkelijke processen en kan zij daarop gericht gaan sturen.
Waar we ander groot verbeterpotentieel zien, is voor integrale planning. In ziekenhuizen wordt vaak gewerkt en gedacht in silo’s, waarbij een OK zichzelf vaak als leidend ziet. Op zich te begrijpen, aangezien dit een grote bron van inkomsten betreft, maar hierdoor worden de belangen op andere afdelingen vaak gemist en ontstaan er daar problemen. Door binnen ziekenhuizen meer ketengericht (klant-tot-klant) te denken en te handelen, is er op het gebied van integrale planning veel te bereiken. Zo kan je door gebruik te maken van historisch vastgelegde feiten een inschatting maken voor toekomstige planningsvraagstukken. Op deze manier is het bijvoorbeeld mogelijk om ‘het hollen en stilstaan’ op verpleegafdelingen terug te dringen. En voorkomen we dat operaties geannuleerd moeten worden, doordat verpleegafdelingen de hoeveelheid patiënten niet aan kunnen. Wanneer de planning op orde is én doordat je weet wat je als ziekenhuis te wachten staat, kun je patiënten beter van dienst zijn én je medewerkers efficiënt inplannen. Op deze manier zou een patiënt die doorverwezen wordt voor een operatie direct een datum mee kunnen krijgen en niet zoals nu vaak het geval is, lang moet wachten op een bericht voor opname.
Dit is een kleine greep uit de mogelijkheden van Big Data.. Uiteindelijk zal een patiënt direct of indirect profijt hebben van Big Data. Daarnaast zal het ook bijdragen aan kostenbesparingen, door onder andere het optimaliseren van logistieke- en integrale planningsvraagstukken. Hiervoor zijn nog wel wat stappen te zetten.
Hoe nu verder?
Data is binnen de zorginstellingen in grote mate en verspreid aanwezig. Diverse systemen zorgen voor een diversiteit aan data. Door de versnipperde systemen en een wirwar aan data, wordt deze bron van informatie minder toegankelijk. Om beter gebruik te kunnen maken van data, zal een zorginstelling aandacht moeten besteden aan structuur, begrijpbaarheid, toegankelijkheid, datakwaliteit en relevantie van de data. De eerste drie aspecten zijn op te vangen door de informatiehuishouding te verbeteren. De datakwaliteit wordt pas verbeterd als de eigenaarschap van de data op de juiste manier wordt belegd (data governance). De relevantie wordt pas duidelijk wanneer inzichtelijk is welke waarde data daadwerkelijk aan de zorginstelling levert.
Wanneer men inzet op de hiervoor genoemde aspecten, kan data worden gebruikt om onder meer de kosteneffectiviteit te verbeteren. Echter, trap je dan wel snel in een valkuil: door alleen naar kosteneffectiviteit te kijken ga je voorbij aan het belang voor patiënten en werknemers. Terwijl deze zeker positief is. Patiënten belangen staan voorop, maar zonder de werknemers erbij te betrekken en duidelijk te maken wat data kan betekenen, zal deze informatie blijven liggen. Het is dan ook belangrijk een draagvlak onder de stakeholders te creëren, waarin stakeholders weten wat het betekent, willen veranderen en kunnen werken met de verandering. Wanneer deze aspecten worden gerealiseerd, is de kans op het succesvol toepassen van Big Data groter. Een uitgebreide uiteenzetting over de benodigde bouwstenen voor een data gedreven organisatie, beschreven we al eerder in dit artikel: zeven bouwstenen voor een datagedreven organisatie.
Wanneer al deze data beschikbaar is en er niet voorzichtig mee omgegaan wordt, zal niemand akkoord gaan met het gebruik ervan. Er is in eerste instantie toestemming nodig van patiënten om bijvoorbeeld wereldwijde informatie en kennis te gebruiken voor het diagnosticeren en het opzetten van patiënt specifieke behandeltrajecten. Daarbij zal de toegang tot de data (informatiebeveiliging) zo geregeld moeten zijn dat misbruik van gegevens niet mogelijk is. Versleuteling van deze data is nodig, zodat herleidbare gegevens minder gemakkelijk door derden zijn in te zien. De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) heeft regels opgesteld voor de verwerking van persoonsgegevens die moeten zorgen voor bescherming en misbruik moeten voorkomen.
Uiteindelijk zie je, net als bij e-health, dat digitale informatie kan leiden tot een verbetering in kwaliteit van de zorg en het een zorginstelling zeker ook veel oplevert.
