Berichten

Data gedreven werken is vooruit denken

Waarom is een strategie op data belangrijk?

Corona heeft digitalisering een boost gegeven (bijvoorbeeld het coronadashboard). Ondanks de druk op de zorg – die in alle sectoren voelbaar is – gaan ook steeds meer zorgorganisaties het belang inzien van data analyse.

Advanced analytics

Advanced analytics is een verzamelnaam voor “next level” data analyse. Dit gaat zowel over tooling als methodieken voor bijvoorbeeld het voorspellen en het herkennen van patronen in grotere hoeveelheden data.
Technisch kan er heel veel maar dat betekent niet dat je zelf niks hoeft te doen. Je moet vooraf goed nadenken over wat je wilt weten en wat je daar vervolgens mee gaat doen. Hiermee kun je eisen stellen en bepalen welke data je als organisatie wilt verzamelen, maar ook welke gegevens verzameling minder toegevoegde waarde heeft.
EscuLine heeft voor JGZ’s, VVT, GHZ en Huisartsenzorg uiteenlopende Health analytics oplossingen ontwikkeld. Onze ervaring leert dat er bij de keuzes die gemaakt worden rondom data verzameling nog veel te winnen valt binnen organisaties.

Wat kunnen we leren van bouwprojecten?Data analyse

Een vergelijking met de bouw maakt dit punt duidelijker:
Een goede werkvoorbereiding is in de bouw een sleutel tot een succesvol en rendabel project. Als je aan een bouwproject begint dan bedenkt iedere aannemer vooraf wat er allemaal nodig is. Bijvoorbeeld aan materiaal, hoelang er een kraan nodig is en of er bijvoorbeeld geheid moet worden of niet. Allemaal zaken die je tijdens de bouw niet meer zo makkelijk kunt veranderen.
De planning en werkvoorbereiding van een bouwproject loopt jaren voor op de daadwerkelijk start van de bouw.
Vergelijken we dit met de implementatie trajecten van ECD, HIS en EPD’s, dan kunnen we van die voorbereiding nog wel iets leren.
Wil je een huis bouwen dat toekomstbestendig is dan moet je hier in de ICT ook van tevoren over nadenken.

Vooruitdenken

Het is verstandig om afspraken te maken over welke data je gaat verzamelen. Zo is het bijvoorbeeld niet noodzakelijk om een ziektebeeld of diagnose vast te leggen om goed voor een cliënt of patiënt te kunnen zorgen. Maar het is wel prettig om deze informatie te hebben als je er op het niveau van een organisatie analyses over zou willen maken.
Hierbij helpt het als je afspraken maakt over de wijze van vastlegging en daar kan ICT ondersteunend in zijn.

Wat registreer je wel en wat registreer je niet…

Voorbeeld “wondzorg data analyse”

Data analyse

In de zorg worden dagelijks veel wonden gezien en verzorgd. Het kan interessant zijn om te weten onder welke omstandigheden je welke behandeling zou moeten toepassen en welke ondersteunende materialen nodig zijn. Er worden veel gegevens over de verzorging van wonden geregistreerd.

Je weet bijvoorbeeld:
1) Hoe groot de wond is (diepte, lengte breedte);
2) Welke medische achtergrond er mogelijk nog meer speelt;
3) Geslacht van de cliënt;
4) Een bepaald aantal foto’s van de wond die gedurende het zorgtraject zijn gemaakt en opgeslagen in het wonddossier
Met alleen de vastlegging van deze gegevens is nog niet geregeld dat je zoveel data beschikbaar hebt over wondzorg dat je kunt voorspellen welke behandeling onder welke omstandigheden tot het meest gewenste resultaat leidt. Als je data gedreven werkt is dat natuurlijk wel wenselijk.

Afspraken en ondersteunende ICT

Dit vraagt om afspraken binnen de organisatie over vastlegging van gegevens.
Als je bijvoorbeeld 1 of 2 keer in het totale zorgtraject van de wond een foto maakt, kun je er waarschijnlijk helemaal niks mee. Je zult met een bepaalde frequentie een foto moeten maken van de wond om het genezingsproces te volgen.
Als je de wondzorgdata wilt analyseren dan zul je daar in eerste instantie goed over na moeten denken. Vervolgens moeten hier afspraken over worden gemaakt binnen de organisatie zodat iedereen op een lijn zit en de registratie kan bijdragen aan inzicht door data analyse.

Inzet E-Health en PGO’s in dataverzameling

Met de beschikbare techniek van E-Health toepassingen en Persoonlijke Gezondheid Omgevingen (PGO’s), die steeds meer worden gebruikt, is het denkbaar dat de cliënt of patiënt zelf een serieuze rol gaat vervullen in het verzamelen van data. We zitten natuurlijk niet te wachten op een toename van registratielast in de zorg.

Een vak apart

Health Analytics is een vak apart.
EscuLine helpt zorgorganisaties om hun data echt voor zich te laten werken. Dit is een proces dat je samen aangaat en vraagt om een lange termijn visie. Hierbij is het noodzakelijk om over de grenzen van functies heen te denken en te kijken.

Data APK?Data analyse

Wil je in de toekomst data-gedreven gaan werken?
Dan is het nu tijd om te onderzoeken wat de staat van jouw data is.
EscuLine biedt zorginstellingen actief in Jeugdzorg, Huisartsenzorg, VVT en Gehandicaptenzorg een data APK aan.
Wij helpen je met het maken van een data strategie en bepalen aan de hand van de data die je nu iedere dag verzamelt of je nu iets kunt doen in de registratiekant om je strategische doelen te kunnen bereiken.
We vertellen je hier meer over tijdens een online kennismaking. Klik hier voor een afspraak met één van onze experts.

Achtergrond:

EscuLine past Machine Learning methodieken toe in de Gehandicaptenzorg, VVT, Jeugdzorg en huisartsenzorg. Met een goede data infrastructuur ben je als zorginstelling in staat om meer te weten van jouw cliëntpopulatie, hoe een cliënt het proces binnen jouw organisatie doorloopt en hoe kennis over zorgtrajecten uit het verleden kunnen helpen bij de zorg van vandaag.
Je kunt hele goede dingen doen met data en AI. Maar het is heel belangrijk om wel zelf te blijven nadenken. In een eerder EscuLine blog: “Machine Learning en vooral ook zelf blijven nadenken” schreef Thijs de Bruijn over de mogelijke valkuilen bij het inzetten van voorspellende technieken.

Waarom Health Analytics de zorg kan veranderen

 

In het regeerakkoord 2017-2021 kun je het lezen. Ruim 2 miljard wordt er geïnvesteerd in ouderenzorg (verpleeghuiszorg). Aandacht voor preventie, gezondheidsbevordering, innovatie en kwaliteit van leven. Wie iets verder leest constateert dat de uitdaging die de zorg heeft alleen maar groter wordt. De middelen stijgen minder snel dan de vraag. En terwijl er nu al vaak kritiek is vanuit verschillende hoeken over het beschikbare budget. Huisartsen, ziekenhuizen, thuiszorg en GGZ leveren in. Aan het systeem dat we nu kennen, een systeem met “gereguleerde concurrentie”, wordt niet gesleuteld. De scheidsrechtersrol blijft bij de zorgverzekeraar. Weinig innovatiefs, zou de conclusie kunnen zijn.

Daar kun je als professionals of zorgorganisatie natuurlijk ontevreden over zijn en terecht over mopperen. Maar daar wordt het doorgaans niet beter van. Als zorgorganisatie zal je je moeten wapenen tegen druk die vanuit financiers zal toenemen om de kosten binnen de perken te houden. Belangrijk dus om te meten en te weten hoe jij het doet voor cliënt en patiënt

Dit blog geeft een voorbeeld hoe je besparingskansen kunt vinden zonder dat je daarmee aan kwaliteit inboet en gaat in op vraag waarom het analyseren van eigen zorgdata nou zo belangrijk is voor kwalitatief goede zorg.

 

Nog meer besparen?!

Als het zo gaat als bedacht dan gaat de betere inkoop van medicatie heel wat brengen in de voorgenomen besparingen. Maar, zo berekende het CPB, niet de 1,9 miljard die bespaard moet worden maar slechts 0,9 miljard. Er valt dus een gat van maar liefst 1 miljard tussen de plannen in het regeerakkoord en de doorrekening van het CPB. Er wordt geïnvesteerd in technologie en innovaties in de zorg. Of de 40 miljoen die hiervoor beschikbaar komt het verschil met van die 1 miljard bezuinigen goed gaat maken zal de tijd leren. Maar dat er besparingen mogelijk zijn door gebruik te maken van bestaande (of noem het innovatieve) technologie, heb ik laatst zelf ervaren.

 

Bijvoorbeeld in het ziekenhuis…

Ik was onlangs met iemand die MS heeft mee naar een ziekenhuis, waar hij een afspraak had met een specialist.

Dit was de derde specialist in ook het derde ziekenhuis waar hij kwam en uiteraard werd er opnieuw een anamnese gedaan. Tot mijn verbazing in vrije “verhalende” tekst ergens in het Elektronisch Patiënten Dossier. De specialist had namelijk summiere overdrachtsinformatie voorhanden dus moest het riedeltje opnieuw ingeklopt worden. Het bezoek had als doel om te bepalen of de klant een operatie kan krijgen om zijn bevingen te verminderen. De specialist maakte een filmpje van zijn bevingen en klachten zodat hij beeldmateriaal heeft om de casus goed te kunnen bespreken met het team.

 

We gebruiken de technologische mogelijkheden dus blijkbaar al wel! We weten ze alleen nog niet effectief te delen tussen professionals onderling.

 

Hoe zit dat in ouderenzorg en GGZ?

Ook in de ouderenzorg ligt hier een enorme kans voor verbetering. In onlangs verschenen onderzoek van Nictiz naar gebruik van eHealth in de ouderzorg geeft 90% van de ondervraagde professionals aan dat ze gegevens uitwisseling vanuit een ECD een must vinden voor goede zorg. Dat is meer dan de inzet van een cliënt portaal of digitale medicatie controle! Ook in de GGZ is duidelijk dat er op het gebied van koppelvlakken en informatie uitwisseling nog heel veel te doen is.

Investering in innovatieve werkwijzen. 40 miljoen in 4 jaar, en daarna ieder jaar 5 erbij. Bovenop het bestaande budget uiteraard. Ik zou zeggen zorg dat je als organisatie aanspraak weet te maken op het beschikbare budget! En zorg ook dat je straks data en analyse middelen hebt waarmee je verschillen en effecten van de inzet van die techniek kunt bijhouden en meten. Verzamel de argumenten die ervoor zorgen dat jij de zorg voor je cliënten en patiënten kunt blijven leveren zonder concessies aan kwaliteit (of tijd) te moeten doen.

 

Health Analytics kan je helpen!

De best bewaarde geheimen van de gezondheidszorg worden helaas nog veel te vaak bewaard in ongestructureerde verhalende tekst. Gelukkig helpen steeds meer ICT systemen de gebruikers efficiënt en gestructureerd te registreren (hierover schreef ik al eens in een eerder blog). Daar kan nog veel verbeterd worden maar er is een goede ontwikkeling. We beschikken over steeds meer gestructureerde data waar we iets mee kunnen. En er zijn ook tools die je kunnen helpen bij het analyseren van verhalende rapportages. Slim zoeken en zelflerende algoritmes die verbanden destilleren vanuit tekst. Maar daar waar mogelijk pleit ik voor efficiënte registratie bij de bron.

Dit vraagt een nieuwe manier van kijken naar Business Intelligence en Analytics. Dit vraagt visie op sturing en knowhow van het primaire proces. Een frisse blik op de stuurinformatie die je de komende jaren nodig gaat hebben! Een blik die zorgt dat je HIS, KIS, ECD, EPD, etc. je gaat helpen om de analyses te kunnen maken over het effect van acties, begeleiding en behandelingen. Of ze nu fysiek of digitaal worden ingezet. Denk goed na over de inrichting en over de analyses die je er straks uit zou willen halen. Wil je meten of beeldbellen een effect heeft op de tevredenheid van cliënt of patiënt? Of wil je samen met je ketenpartner veel meer proactief zijn in de zorg voor je patiënt / cliënt bezig zijn? Dan zul je daar nu de stappen voor moeten ondernemen.

De komende kabinetsperiode is er extra geld beschikbaar voor innovatieve werkwijzen. Aan de technische hulpmiddelen die in deze blog beschreven staan is niet zoveel innovatiefs op zich. Want de techniek is er al gewoon. Maar in de context waarbinnen we ze kunnen gaan gebruiken is het wel degelijk een nodige innovatie.

Ben jij benieuwd hoe jij met 1-0, 2-0 of 3-0 voor komt te staan in het circus van innovatie in de zorg?

Nodig ons uit of kom langs voor een kennismaking!

 

Robert van Ginkel

robert.vanginkel@esculine.nl