Onderbouwde besluitvorming dankzij analysen van de gezondheidszorg

In de gezondheidszorg wijzen eerdere uitdagingen – gegevens en innovatie – ons de weg naar een toekomst waarin clinici goed uitgerust zijn om gezondheidsresultaten te voorspellen en weloverwogen beslissingen te nemen. Stel je een toekomst voor waarin organisaties kunnen besparen en beleidsmakers toch snel kunnen handelen wanneer de zorg onder extra druk komt te staan, zoals tijdens een griepepidemie. We staan aan de vooravond van een transformatie in de gezondheidszorg waarin deze toekomst werkelijkheid wordt. Dankzij geavanceerde analysen, normen en holistische medische dossiers worden beslissingen steeds vaker op basis van gegevens genomen, wat tot efficiënte bedrijfsvoering en geoptimaliseerde resultaten leidt.

Gegevens zijn interdisciplinair

Gegevens vormen het uitgangspunt op basis waarvan patiënten, zorgverleners, onderzoekers de algemene gezondheid in de samenleving versterken. Zo hebben gegevensanalysen ons geholpen de covid-19-pandemie het hoofd te bieden. Maar hoe zit het met de data uit allerlei afzonderlijke applicaties, zoals logistieke systemen, elektronische patiëntdossiers en andere klinische systemen en zelfs Human Capital Management? Hoe kunnen we deze gegevens in de gezondheidszorg toepassen voor geavanceerde analysen en besluitvorming?

Organisaties gebruiken al lange tijd verschillende databronnen, waaronder SaaS- en on-premise-applicaties, die afkomstig zijn van zorgaanbieders, zorgverzekeraars en farmaceutische organisaties. Deze systemen zorgden voor een transformatie, maar zijn ook onbedoeld de oorzaak van datasilo's. Bovendien is het longitudinale gezondheidsdossier verdeeld en gefragmenteerd. Wanneer een patiënt van zorgaanbieder wisselt, staan haar of zijn gezondheidsgegevens in vele geïsoleerde systemen en kunnen ze niet gemakkelijk naar de nieuwe zorgaanbieder worden overgedragen. Stel je eens voor dat je elke keer dat je een nieuwe smartphone koopt alle contactpersonen, apps en andere persoonlijke gegevens opnieuw moet invoeren. Zonder de cloud zou elke nieuwe smartphone een behoorlijke uitdaging vormen. In het geval van geïsoleerde patiëntgegevens kan dit negatieve gevolgen voor patiënten hebben.

Het is nuttig om alle data op één centrale locatie samen te brengen, maar het is net zo belangrijk dat die data logisch, begrijpelijk en toegankelijk zijn en goed beheerd worden voor gebruik. Gegevens zijn pas echt bruikbaar als ze zijn gestandaardiseerd. Data uit meerdere bronnen (al dan niet gestructureerd of bewerkt) moeten in hun geheel toegankelijk zijn, zodat ze kunnen worden geanalyseerd om betekenisvolle inzichten te verkrijgen.

Data Lakehouse: de weg naar interoperabiliteit

Inzicht in de context van gegevens is essentieel voor onderbouwde besluitvorming. Gegevens die door bedrijfsapplicaties worden gegenereerd zijn zeer waardevol, maar worden zelden ten volle benut. Met services zoals Data Lakehouse in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) kunt u inzichten uit verschillende soorten gegevensbronnen krijgen, zoals elektronische transacties, praktijkbezoeken en transcripties van telefoongesprekken Een lakehouse vereenvoudigt de toegang tot data uit meerdere applicaties en bronnen en maakt geavanceerde datamodellering mogelijk. Interoperabiliteit wordt niet alleen ondersteund door datastructuren en semantiek, maar ook door de context van gegevens en de mate waarin de gegevens voorkomen.

Historische gegevens die zijn verkregen uit de voorraad, onderzoek, het Internet of Things (IoT) of EPD's staan in 'koude opslag' – dat wil zeggen, in geïsoleerde systemen of op papier. Deze gegevens zijn niet geoptimaliseerd. Apparaatgegevens die tien jaar geleden zijn vastgelegd en DNA-gegevens die vijf jaar geleden zijn vastgelegd: is deze informatie later omgezet in betekenisvolle inzichten voor de huidige de gezondheid van de patiënt? Anonieme, historische gegevens kunnen in modellen worden gebruikt om voorspellingen over iemands gezondheid te doen. Door de combinatie van actuele data, realtime data en historische data worden deze modellen steeds betrouwbaarder.

De patiëntgegevens zijn van de patiënt. Organisaties over de hele wereld moeten aan de hoogste eisen voor de beveiliging van patiëntgegevens voldoen. Via wetten voor de soevereiniteit van gegevens (de natuurlijke volgende stap op het gebied van gegevensbeveiliging) waarborgen landen de veiligheid van de gegevens van hun burgers. Dit biedt een kans om aan te tonen hoe patiëntgegevens worden verwerkt, zodat patiënten meer vertrouwen in het zorgsysteem krijgen.

Geanonimiseerde gegevens beschermen de privacy van patiënten en kunnen bovendien een enorme impact hebben wanneer ze worden gedeeld met onderzoekers voor klinische studies. Bij het samenvoegen van data moeten oplossingen flexibel zijn en rekening houden met de regelgeving voor datatoezicht.

Acties ter voorbereiding op geavanceerde analyseoplossingen:

• Een gebied selecteren waar u de resultaten kunt verbeteren
• De hiaten in uw processen en zorgmethoden identificeren
• Wijzigingsbeheer gebruiken om deze hiaten aan te pakken
• Processen implementeren in afdelingen waar u de meeste waarde kunt toevoegen
• De gebruikte gegevensbronnen, de betrouwbaarheid van de gegevens, de metagegevens, de syntaxis en de semantiek begrijpen
• Vaardigheden ontwikkelen op het gebied van data science en nieuwe AI-/ML-technologie in de zorg
• Analyseoplossingen benutten waarmee u hiaten kunt wegnemen en uw resultaten kunt verbeteren

Onze visie voor toekomstige oplossingen

Van een gebrek aan middelen tot stress en burn-outs: zorgverleners staan voor talloze uitdagingen bij het verlenen van zorg. Bovendien krijgen zorgverleners een onvolledig beeld van hun patiënten, omdat de voorgeschiedenis van die patiënten over verschillende systemen is verspreid. Het kost zorgverleners tijd om alle stukjes bij elkaar te puzzelen in het streven om holistische zorg te verlenen. Dat is allemaal aan het veranderen. Analysen wijzen de weg naar oplossingen waarmee we nog meer levens kunnen redden in de zorg.

Voorspellende modellen en AI koppelen gegevens in het hele ecosysteem aan elkaar voor zinvolle zorginzichten uit onder andere wereldwijde data, HCM en klinische systemen. Met de kracht van AI kunnen ziekenhuizen de doorstroming van patiënten rond het griepseizoen voorspellen en beheren en de middelen daarop aanpassen. Dit komt de flexibiliteit in planningen ten goede en vermindert burn-outs bij medewerkers. Dankzij voorspellende diagnostiek kunnen deze ziekenhuizen betere zorg aanbieden, de tijdsbesteding van zorgverleners optimaliseren en meer inzichten op het zorgpunt bieden. Door gebruik te maken van gepersonaliseerde geneeskunde op basis van AI en interventionele inzichten voor patiënten met vergelijkbare gezondheidscriteria zijn zorgverleners minder tijd kwijt aan het verzamelen van puzzelstukjes en kunnen ze meer tijd bij de patiënt doorbrengen.

Betere zorgkwaliteit en betere interventies zorgen voor betere resultaten voor patiënten en minder overhead. Oplossingen op basis van AI en analysen kunnen er mee voor zorgen dat iedereen toegang krijgt tot de allerbeste zorg op maat voor alle patiënten. Als we technologieën zoals AI en ML tegelijk inzetten, kunnen we de weg naar een nieuwe realiteit inslaan waarin we de ervaringen in de gezondheidszorg naar een hoger niveau tillen.

Waar mogelijkheden werkelijkheid worden

De toekomst van de gezondheidszorg ligt in de data om ons heen. De meeste zorgorganisaties beschikken over de gegevens die ze nodig hebben voor de transformatie: deze gegevens staan in applicaties verspreid over de hele onderneming, zijn onvindbaar in gesloten systemen of kosten uren aan handmatige consolidatie om er iets nuttigs mee te kunnen doen. Pas als de zorg op het niveau van data wordt getransformeerd, worden geïsoleerde gegevens aan elkaar gekoppeld, bereiken de daaruit vloeiende inzichten de juiste mensen op het juiste moment en de juiste plaats en worden mogelijkheden werkelijkheid.