Voorbeelden van data-analytics in de zorg zijn er voldoende. En ook aan hoog-over visies ontbreekt het niet. Maar daadwerkelijke toepassingen in de klinische praktijk zijn er nog niet of nauwelijks. Dat komt omdat ziekenhuizen het lastig vinden om de pilots naar productie te brengen. Wat komt daarbij kijken? En hoe zet je ziekenhuisbreed een platform neer dat door iedereen kan worden gebruikt die meer inzichten wil halen uit data?
Personalized medicine vraagt om een visie op data
Iedere arts wil de juiste zorg leveren aan de juiste patiënt op het juiste moment en tegen de juiste prijs. We noemen dit ook wel personalized medicine. Het is een woord dat ieder ziekenhuis in zijn strategisch plan heeft staan. Over de uitwerking hiervan zijn die plannen vaak vaag. Het is al heel wat als de vertaalslag wordt gemaakt naar de middelen die hiervoor nodig zijn, zoals dashboards die voorspellende data helder presenteren aan de medisch specialist. En zelflerende algoritmen die voorspellen welke behandeling het best gaat werken bij welke patiënt.
Van pilots naar productie
Zo vaag als de strategische plannen zijn, zo concreet zijn vaak de pilots. Van apps die mensen met hooikoorts adviseren wanneer ze hun medicatie mogen verhogen tot beeldherkenningsalgoritmen die aangeven of er verdachte dingen zijn te zien op een scan of in een biopt. Kijk maar eens naar wat er zoal wordt ontwikkeld tijdens events zoals Dutch Hacking Health. Er zijn ook steeds meer medisch specialisten die nieuwsgierig zijn naar de toepassingsmogelijkheden van big data analytics. Kortom, het zoemt en in de pilotachtige sfeer gebeurt er een heleboel. Maar zoals gezegd vertaalt dat zich nog nauwelijks naar breed gedragen toepassingen in de klinische praktijk.
Visie ontbreekt
Dat komt vooral doordat een door het management gedragen visie vaak ontbreekt. Als die visie en bijbehorende strategie er wel zijn, dan is de vertaling ervan naar een functioneel ontwerp relatief eenvoudig. Onze klant UMC Utrecht laat dit bijvoorbeeld zien in het breed gedragen programma Applied Data Analytics in Medicine, dat werkt aan klinische toepassingen van big data analytics.
Ethiek
Het meest complexe aspect van de stap van pilot naar klinische praktijk is dat de validatie van de oplossingen op de een of andere manier wetenschappelijk moet worden getoetst. Het uitvoeren van een randomized controlled trial kost tijd, dan ben je maar zo een paar jaar verder. UMC Utrecht gaat daarom nu met experts in de ethiek en de methodologie om tafel om te kijken hoe ze de doorlooptijd kunnen verkorten. Ze draaien het vraagstuk om: is het nog wel ethisch verantwoord om een algoritme dat in een pilot succesvol was niet te gebruiken in de praktijk? Om de patiënt deze inzichten te onthouden? Ze willen overigens ook helemaal niet volledig vertrouwen op het algoritme, het zal altijd een samenspel blijven met de medisch specialist. Die neemt uiteindelijk de beslissing, samen met de patiënt.
Ontwikkel een strategie
Wil uw ziekenhuis ook waarde halen uit data? Start dan met het ontwikkelen van een visie en baseer daarop een strategie. Schakel naast interne ook externe expertise in om die strategie te vertalen naar een functioneel ontwerp en bijbehorend technologieplatform. Want als u als ziekenhuis één ding niet moet doen, is de focus in het project leggen op de technologie. Focus op mogelijkheden om, gebruikmakende van data en analytics, de zorg te verbeteren. Dan regelen wij de rest.
Vergeet ook niet om enthousiaste medisch specialisten, verpleegkundigen, mensen met gevoel voor data en informatie én patiënten actief deel te laten nemen aan de ontwikkeling van de visie en strategie. Betrek ze bovenal bij de uitvoering. Want zorg blijft mensenwerk.
Erik Fransen (Connected Data Group)
Laurens Faassen (Health Consultant Open Line)
