De inzet van data en technologie kan het werk van zorgprofessionals makkelijker en leuker maken. Door de juiste zaken op de juiste manier vast te leggen, kan Amphia bovendien waardevolle inzichten krijgen: waar kan het nóg eenvoudiger of efficiënter? De afdeling Bedrijfsinformatie helpt afdelingen daarbij. ‘Samen kijken we hoe het slimmer kan. Bijvoorbeeld door bestaande systemen beter te benutten, of door de inzet van data, zorgtechnologie of kunstmatige intelligentie (AI)’, vertelt manager Saskia de Wit.
Systemen beter afstellen
Ze noemt ook meteen een concreet voorbeeld. ‘Op de afdeling Neonatologie wordt de gezondheid van pasgeborenen met diverse systemen in de gaten gehouden. Die systemen piepen als een specifieke waarde bij een baby hoger of lager is dan de ingestelde norm. Dat leverde de hele dag door veel gepiep op, terwijl lang niet elke melding alarmerend bleek te zijn. Bij de verpleegkundigen dreigde daardoor een soort alarmmoeheid te ontstaan. We hebben daarom op basis van de beschikbare data bekeken hoe we de systemen beter konden afstellen, zodat ze minder vaak onterecht een alarm geven. Zo hebben we hun werk overzichtelijker en prettiger gemaakt.’
Dataficering en meer inzicht
Data is dus echt niet alleen relevant voor de bedrijfsvoering of voor financiële professionals. ‘Integendeel: iedere afdeling is gebaat bij meer inzicht. We zijn als ziekenhuis volop bezig met dataficering: we slaan steeds meer gegevens digitaal op en ontdekken gaandeweg hoe we daar ons voordeel mee kunnen doen. Wij kijken ook samen met collega’s op de werkvloer hoe ze zaken op zo’n manier kunnen vastleggen dat ze er het meeste aan hebben. Waar nodig kunnen we AI inzetten om uit die enorme hoeveelheid data de juiste informatie te filteren. Daarmee kunnen we gericht aan de slag om zaken te verbeteren.’
Data beter toegankelijk maken
Saskia merkt dat haar afdeling steeds meer vragen krijgt over de inzet van zorginhoudelijke data. ‘Daarom zijn we nu bezig met een grote slag om onze data goed op te slaan en beter toegankelijk te maken. We ontwikkelen hiervoor een eigen datawarehouse in de cloud, waarin we alle data uit het elektronisch patiëntendossier, het roostersysteem en het financiële systeem opslaan. Die data maken we vervolgens op een makkelijke manier toegankelijk voor iedereen die dat nodig heeft. Zo kan elke collega die dat wil straks zijn eigen analyses uitvoeren.’
Saskia: ''Ik wil graag benadrukken dat technologie, data en AI geen doel op zich zijn; ze moeten ergens toe dienen. Minder complicaties, minder registratielast, meer werkplezier. Dáár doen we het voor.''
Kritisch blijven
Amphia gaat de komende periode dus steeds meer op basis van data werken. ‘In de zorg noemen we dat trouwens liever data-ondersteund dan datagedreven. Een ziekenhuis werkt immers nooit volledig op basis van data; er is altijd een mens eindverantwoordelijk: de behandelend arts. Die laat zich allicht adviseren door een algoritme, maar een systeem kan nooit de ervaring en intuïtie van een arts vervangen. Dat is ook een belangrijke reden waarom we kritisch moeten blijven op de inzet van AI. Welk probleem lost AI op? Wat gebeurt er met de gegevens van onze patiënten? En – ook niet onbelangrijk: wat kost het? Als ziekenhuis hebben we immers beperkte middelen. De afdeling Bedrijfsinformatie kijkt daarom altijd mee wat haalbaar en doelmatig is en wat prioriteit heeft.’
Eerste inzet van AI
De afdeling Radiologie is een van de koplopers op het gebied van AI. ‘Zij zetten onder meer een algoritme in om bij een bepaalde aandoening de skeletleeftijd van een patiënt te bepalen. De leverancier van de apparatuur heeft dit algoritme specifiek getraind om hier op basis van de beeldvorming een uitspraak over te doen, die de radioloog kan helpen om de juiste diagnose te stellen. Een mooi voorbeeld van de ondersteunende rol van AI. Natuurlijk zal AI ons werk veranderen: het stelt ons in staat om dingen slimmer en sneller te doen. Samen gaan we ontdekken waar het ons zal brengen. Verschillende afdelingen, zoals het Hartcentrum, hebben nu al een datasteward – een collega die weet wat er op de werkvloer nodig is én die graag samen met ons nadenkt over hoe data kan helpen om het werk beter, leuker en makkelijker te maken.’
Een duidelijk doel
‘Ik wil graag benadrukken dat technologie, data en AI geen doel op zich zijn; ze moeten ergens toe dienen. Minder complicaties, minder registratielast, meer werkplezier. Dáár doen we het voor. De afdeling Bedrijfsinformatie helpt om zaken goed doordacht vast te leggen, zodat we daar later zo veel mogelijk mee kunnen doen. Daarnaast helpen we om uitdagingen op te lossen, zoals het uitwisselen van patiëntgegevens met partners in de keten of in het kader van gezamenlijke studies met andere centra. Dat levert geregeld technische en juridische hobbels op, die we graag helpen wegnemen. Zo halen we samen het maximale uit de schat aan data die we in Amphia hebben mét een duidelijk doel.’
-
Datagedreven werken in een ziekenhuis is een benadering waarbij data-analyses worden gebruikt om beslissingen te nemen.
Waarom data?
In ziekenhuizen worden enorme hoeveelheden gegevens geproduceerd en verwerkt. Denk aan patiëntendossiers, medische metingen, afspraken, enzovoort.Wat is datagedreven werken?
Bij datagedreven werken gebruiken ziekenhuizen deze gegevens om slimmere beslissingen te nemen. Stel je voor dat je een arts bent en je wilt weten welke behandeling het beste is voor een specifieke aandoening. In plaats van op je onderbuikgevoel af te gaan, kijk je naar de data van vergelijkbare patiënten. Zo kun je beter voorspellen wat werkt.Voordelen van datagedreven werken in een ziekenhuis:
- Sneller reageren: als er bijvoorbeeld een uitbraak van een ziekte is, kunnen ziekenhuizen met data sneller reageren en de juiste maatregelen nemen.
- Nieuwe inzichten: door data te analyseren, ontdekken ze patronen en trends die ze anders misschien niet zouden zien.
- Persoonlijke zorg: data helpt artsen om behandelingen op maat te maken voor individuele patiënten.
Hoe doen ze dat?
Ze gebruiken dashboards om gegevens te visualiseren. Denk aan grafieken en diagrammen. En ze evalueren regelmatig hun processen en passen ze aan op basis van de data.