Big data van strategisch belang voor academische ziekenhuizen

Of het nu gaat om de informatie die gedurende een opname van een patiënt wordt verzameld of informatie uit de algemene jaarrapporten: (big) data is voor ziekenhuizen steeds meer van strategisch belang. Dat is één van de voorlopige conclusies uit de voorverkenning naar Big data in Ziekenhuizen waar eHealth adviseur Fernao Beenkens van Nictiz momenteel aan werkt.

Het belang en het verzamelen van gegevens wordt niet langer gezien als aandachtspunt voor alleen de IT-afdeling. Integendeel, sinds de komst van bijvoorbeeld de Chief Information Officer (CIO), beschouwen ziekenhuizen deze informatie als waardevol bezit en bron voor strategische keuzes.

Volgens Beenkens gaat het bij het verzamelen van al die informatie om drie invalshoeken: die van verbeterde patiëntenzorg, beter wetenschappelijk onderzoek en bedrijfsmatige informatie. Hoe vollediger en hoe beter de data is over een patiënt, hoe beter dat is voor de zorg. Wat betreft wetenschappelijk onderzoek is het volgens hem zo dat medische data zo goed mogelijk, en in een uitwisselbaar (interoperabel) formaat, gedeeld kan worden met andere afdelingen of zelfs andere zorginstellingen. Daarnaast is het volgens Beenkens voor de onderhandelingspositie van een ziekenhuis met zorgverzekeraarss van groot belang om een zo goed en actueel mogelijk beeld te hebben van hoe een ziekenhuis er voor staat.

Verkenning

Het onderzoek van Beenkens is een verkenning, waarmee de onderzoeker een beeld probeert te krijgen van wat er al aan big data in Nederlandse UMC’s verzameld wordt, en of ziekenhuizen hierbij eventuele knelpunten ervaren. “Nictiz wil die knelpunten agenderen en bijvoorbeeld aandacht besteden aan succesvolle cases die als voorbeeld kunnen dienen. Het is geen sprong in het diepe waarbij we het onderwerp helemaal uitdiepen, maar meer een scan van wat er op dit moment in de ziekenhuizen speelt.”

Bij die scan wordt een onderscheid gemaakt tussen de verschillende niveaus waarop big data in een ziekenhuis speelt. Deze niveaus zijn data, informatie, kennis en wijsheid. Beenkens past hierbij een model van onderzoeksbureau McKinsey toe.

Op het niveau data kijkt Beenkens bijvoorbeeld naar hoeveel patiënten er behandeld zijn, hoeveel operaties er zijn uitgevoerd en naar het aantal bezette ziekenhuisbedden. Daarnaast passen ziekenhuizen data mining technieken toe, waarbij er niet alleen puur naar de cijfers wordt gekeken (data), maar ook naar de betekenis daarachter (informatie). Het aantal operaties is toegenomen in ziekenhuis X, hoe komt dat? Tenslotte, als hoogste niveau van big data, kan een ziekenhuis deze informatie gebruiken om trends te ontdekken (kennis) en om in te schatten wat er volgend jaar of het jaar daarop zal gaan gebeuren (wijsheid).

De definitie van big data

Big data is typisch zo’n term die veel gebruikt wordt en waarvoor verschillende definities bestaan. Belangrijk in het duiden van wat big data is, zijn volgens Beenkens de vier elementen volume, variety, velocity en veracity. Deze komen soms los van elkaar en soms in combinatie, in de meeste definities terug. Die vier elementen komen ook in Beenkens verkenning terug. Met volume (volume) doelt de onderzoeker op het gevoel dat mensen hebben bij big data, dat het altijd moet gaat om grote aantallen. Dat hoeft volgens Beenkens niet, het gaat namelijk ook om variety (variëteit), het combineren van bepaalde datasets – zelfs als deze in eerste opzicht misschien niets met elkaar te maken lijken te hebben. Daarnaast speelt velocity (snelheid) een rol, data die soms real time verwerkt moet worden. In de zorg gaat dat bijvoorbeeld om een patiënt op de intensive care waarvan de data iedere seconde actueel moet zijn. Het laatste – en volgens Beenkens meest cruciale – onderdeel is veracity (waarheidsgetrouw). Het is belangrijk om met de juiste en met betrouwbare data te werken.

Eye-opener

Wie onderzoek doet naar big data, komt onherroepelijkuit bij het belang van zogeheten ongestructureerde data. Ongestructureerde data zijn bijvoorbeeld getypte ontslagbrieven en verslagen van de radioloog, documenten of lastig te analyseren bestanden zoals röntgenfoto’s of videobeelden. ”Juist deze ongestructureerde data bevat vaak zeer ‘rijke’ informatie die met een systeem als Watson van IBM toegankelijk gemaakt kan worden.”

Het scheelt daarbij, zegt Beenkens, als ziekenhuizen de gestructureerde data, zoals cijferlijsten, metingen en gestandaardiseerde vragenlijsten ook eenduidig vastleggen. Daarmee kunnen ziekenhuizen geld besparen, tijd winnen en betere zorg verlenen. Beenkens wijst hiervoor naar het het NFU-programma Registratie aan de bron, waarbij veel zorginstanties betrokken zijn. "Je wil ervoor zorgen dat waar mogelijk data de eerste keer al op zo’n manier wordt vastgelegd dat het in principe continue hergebruikt kan worden in het gehele zorgproces van de patiënt. Zo kan bijvoorbeeld de overdracht van een patiënt uit het ziekenhuis naar de thuiszorg beter verlopen.”

Het literatuuronderzoek naar big data bij ziekenhuizen heeft Beenkens inmiddels afgerond, hij houdt nu de laatste interviews met de ziekenhuizen. Hierna verzamelt de onderzoeker spraakmakende voorbeelden van big data in Nederlandse UMC’s.

In april zal het onderzoek naar Big data en ziekenhuizen van Beenkens worden gepubliceerd op nictiz.nl.