Hoe maken we in Nederland gebruik van de beschikbare zorgdata?

Zeer recent publiceerde het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS) een onderzoek met bevindingen op het gebied van zorgdata. In dit onderzoek werden de resultaten gepresenteerd over welke initiatieven er in Nederland bestaan om zorgdata beschikbaar te maken voor artificiële intelligentie (AI).
In deze publicatie leggen wij de mogelijkheden van beschikbare zorgdata uit en de toegevoegde waarde van AI in de zorg. Ook staan we stil bij de oplossing om de grootste uitdagingen het hoofd te bieden; het Data Platform.

Vergroten van databeschikbaarheid

De basis van het onderzoek besloeg vragenlijsten en gesprekken om de huidige situatie samen met de belangrijkste thema’s rondom databeschikbaarheid in kaart te brengen. In het totaal zijn er 23 verschillende data initiatieven meegenomen in het onderzoek. Daar kwam uit voort dat het vergroten van databeschikbaarheid belangrijk is voor het benutten van de kracht van AI. Specifiek gaat het om de gezondheidsdata decentraal toegankelijk te maken voor AI en het eenvoudiger maken voor de zorgprofessional om samen te werken.

Een manier om de gezondheidsdata decentraal toegankelijk te maken en samenwerking eenvoudiger te maken is het Data Platform. Het Data Platform geeft zorgpartijen veel makkelijker toegang tot hun eigen data – volgens de juiste standaarden (standaarden als HL7 en ZIB). Hierdoor wordt het mogelijk gemaakt dat AI-vraagstukken op een veilige en verantwoorde manier kunnen worden onderzocht in een samenwerking tussen instellingen of samen met een onderzoeksinstituut. Op het gebied van privacy en security is het eenvoudiger om deze te waarborgen.

Betrek de belangrijkste groepen bij AI-toepassingen

Een belangrijke quote uit het onderzoek is “goede en kwalitatief waardevolle data is brandstof voor AI in de zorg”. Momenteel ligt de focus in de gezondheidszorg vooral op het verzamelen van data voor registraties en wetenschap. Terwijl juist de vraag gesteld moet worden hoe de data wordt omgezet naar toegevoegde waarde voor de zorgverleners en patiënten/cliënten. Eén van de vervolgstappen is juist om hen er bij te betrekken, zo kan er gerichter relevante data worden verzameld voor AI-toepassingen die écht helpen in praktijk.

We kennen allemaal de voorbeelden van een AI die MRI-scans annoteert of gebruikt om te diagnosticeren. Een veel concreter (en urgenter) probleem om aan te pakken met AI is de administratieve last van de zorg. Behandelaren leggen bijvoorbeeld ontzettend veel vast in open-tekstvelden. Onder andere omdat veel specialistische zorg zich niet laat vastleggen in drop-down-menu’s en ‘aanvinkboxjes’. Deze open-tekst-velden bevatten veel waardevolle informatie die te vaak onbenut blijft. Juist door middel van slimme analyses, machine learning-toepassingen en goede visualisaties kan deze informatie van grote toegevoegde waarde zijn in een EPD. Denk hier bijvoorbeeld aan de sentimentenanalyse.

Het gebrek aan toegankelijke gezondheidsdata

De belangrijkste bevindingen uit het rapport die naar voren komen zijn als volgt:

  • De focus ligt vooral op het verzamelen, verwerken en beschikbaar stellen van data via constructies of bronnen. Er is een gebrek aan toegankelijke gezondheidsdata.
  • Het doel is om de databeschikbaarheid te vergroten. Daar zijn al diverse initiatieven voor opgestart.
  • Het kost tijd voordat waardevolle AI kan worden ontwikkeld na brede databeschikbaarheid van de gezondheidsdata.
    Er zijn een aantal belangrijke vragen die beantwoord moeten worden die veel tijd in beslag nemen. Hoe krijg je data bij elkaar? Hoe bewaak je kwaliteit en privacy? Bouw je bijvoorbeeld een ondersteunend algoritme in een EPD en hoe ga je die vervolgens gebruiken? Grote uitdagingen die meer denkwerk vereisen dan hoe Netflix maximale schermtijd nastreeft. Ook meer dan enkel een Data Science uitdaging, dit beslaat ook het vlak van legal & security en vooral data engineering. Om deze vragen eenvoudiger te maken hebben wij een dataplatform ontwikkeld die hierin voorziet. Zo’n platform is een voorwaarde om met Data Science impact te kunnen maken binnen de zorg.
  • Er zijn een aantal mogelijkheden om de databeschikbaarheid voor het gebruik van AI te vergroten. Zo gaat het om samenbrengen, verbreden en verbinden. Waar we de aandacht voor goede informatievoorziening naar burgers en patiënten niet mogen verliezen.
    Via het Data Platform hebben zorginstellingen toegang tot hun eigen data. Door middel van een Data Donorschap kunnen de patiënten, over wie de data gaat, aangeven of hun data (geanonimiseerd) gebruikt kan worden voor onderzoek binnen de instelling. Of tussen instellingen en bijvoorbeeld voor Universitair onderzoek. Hierdoor geven we de patiënt de regie en faciliteren we samenbrengen, verbreden en verbinden.

Hoe zorg jij voor voldoende zorgdata en toepassingen die écht helpen?

In ons Data Warehouse ontvangen wij de ruwe data van alle beschikbare ECD’s en zorgapplicaties. We voegen daar metadata aan toe zoals patiëntinformatie, data van behandelaren en overige wijzigingen die plaats vinden. Met Data Warehouse as a service stellen we alle gecombineerde data real time beschikbaar via een koppelingsmogelijkheid. De mogelijkheden om deze data naar eigen hand in te zetten zijn legio.

6Gorilla’s – Hoe zet je een dataplatform slim in voor je zorgorganisatie?

Wil jij meer informatie over zorgdata of helpende toepassingen? Neem dan contact met mij op!

Contact opnemen

Anton Kuijer

Kwartiermaker Healthcare Data Science