Datagedreven werken

Door de toenemende digitalisering komt er steeds meer data beschikbaar. Echter wordt de waarde hiervan nog niet optimaal benut. Inzichten uit data worden nog beperkt gebruikt voor betere capaciteitssturing, voor de inrichting van effectieve zorgprocessen en voor inzicht in kwaliteit en uitkomsten van een behandeling. Datagedreven werken biedt meerwaarde ter verbetering van het zorgproces, in het meetbaar maken van het effect van een innovatie en in het leveren van de juiste zorg op het juiste moment. 

Steeds meer zorgorganisaties nemen in hun strategie op dat ze datagedreven willen werken. Dit kan meerdere dingen betekenen. Als organisatie wil je in je besluitvormingsprocessen meer harde cijfers betrekken, of je wilt meer inzicht verkrijgen in capaciteitsbehoefte en -benutting, of je wilt de data die je vastlegt in het EPD/ECD benutten om inzicht te verkrijgen in het effect van behandelingen Hierin een heldere keuze maken en die uitdragen in de organisatie is de eerste stap. 

Daarna volgt de organisatie van de datahuishouding, die dient te voldoen aan je data governance- en privacybeleid. Hierbij gaat het om de creatie, het gebruik en het beheer van data uit de primaire en secundaire processen van de organisatie. Bij voorkeur door medewerkers met gedegen kennis van die processen.  

Het zorgproces verbeteren met behulp van data

Nog maar weinig zorginstellingen benutten voluit het potentieel van hun data, laat staan dat ze profiteren van data-gestuurde inzichten. Een juist gebruik van data kan de zorgverleners en het management inzicht geven in knelpunten en verbetermogelijkheden in het zorgproces. Hierbij is het van belang databewustzijn te creëren binnen de organisatie. Door waardevolle inzichten direct terug te koppelen aan de zorgprofessionals wordt duidelijk waarom bepaalde registraties nodig en nuttig zijn. Het motiveert medewerkers om juist en correct te registreren als men de waarde van de registratie ervaart in het zorgproces. Denk hierbij aan kwaliteits- en procesdata, maar ook aan informatie uit patiëntvragenlijsten, zoals PROMs en PREMs. Daarbij is het verstandig om klein te beginnen en uit te bouwen, zodat competenties mee kunnen groeien. Data is hierdoor geen last meer voor de zorgverlener, maar wordt juist een hulpmiddel. 

Data maakt organisatiedoelen meetbaar

De zorg is constant bezig met het doorvoeren van verbeteringen, maar deze complexe organisaties zijn moeilijk te sturen zonder heldere inzichten in wat wel en niet goed werkt. Hoe meet je bijvoorbeeld of telemonitoring voor een bepaalde patiëntgroep de waarde brengt die je voor ogen had en het zorgproces vereenvoudigt in plaats van het onnodig gecompliceerd maakt? Strategische doelen worden meetbaar door de inzet van data. Het geeft de mogelijkheid om te reflecteren op gedane acties en bij te sturen waar nodig. Innovaties worden beoordeeld op hun effectiviteit en verspilling kan worden tegengegaan. Data kan hierdoor bijdragen aan efficiëntere, betaalbare en passende zorg. 

Data als fundament voor toekomstige ontwikkelingen

Digitalisering zal uiteindelijk een meer disruptieve invloed hebben op de gezondheidszorg door het gebruik van advanced analytics, machine learning en Artificial Intelligence. De verwachting is dat zodra we medische data kunnen ontsluiten en hierin patronen en relaties herkennen, we steeds beter in staat zullen zijn om ziektes en mogelijke complicaties te voorspellen en de best passende behandelmethode te kiezen. Deze technologische ontwikkelingen vragen een hoge mate van volwassenheid van data en datastructuren van een organisatie. Van belang is om dit nu op orde te krijgen, zodat daar in de toekomst op kan worden voortgebouwd.

Organisatie van databeheer, BI en Analytics 

In de praktijk zien we dat databeheer, Business Intelligence (BI) en Analytics vaak zijn belegd bij Finance of deels bij deIT-afdeling. Soms geclusterd in één afdeling, maar vaak los van elkaar. In ieder geval niet dicht op de afdelingen waar de kernactiviteiten plaatsvinden. Hierdoor ontstaat een gat tussen zorg en BI/IT en een wildgroei van systemen en databases in plaats van synergie. De afdelingen in het primaire proces regelen hun eigen datasets. Hierdoor ontstaan discussies over de betrouwbaarheid van de data en verschillen in rapportages tussen afdelingen en/of in de consolidatie. Dit draagt niet bij aan de strategische doelen van de organisatie. 

Wat kan D&A voor u betekenen? 

D&A helpt deze problemen te overkomen en om te draaien in kansen en waardecreatie met data. D&A helpt zorgorganisaties om meer waarde uit hun data te halen, ten behoeve van effectievere capaciteitssturing, efficiëntere processen en inzicht in uitkomsten van geleverde zorg. Dit doen we door te sturen op kwaliteit van data en door het vertalen van vragen van zorgmanagement en professionals naar dashboards en inzichten. Maar ook trainen we BI-teams in agile werken, waardoor het lerend vermogen van de organisatie verbetert.  

Ons doel is niet om dit vanaf dag één groots in te richten, maar juist om kleine gerichte stappen te zetten die steeds meer waarde uit data halen. De eerste gerichte analyses en dashboards kunnen al veel toegevoegde waarde leveren met relatief beperkte inzet en middelen. Met die aanpak zal er toenemende aandacht komen voor het juist vastleggen van data en worden stappen gemaakt met datamanagement en datagovernance. 

Waar staat we nu? Zijn we klaar voor datagedreven werken? Hoe kunnen we onze BI en data analytics het beste organiseren? Deze prangende vragen kunnen wij beantwoorden. Met behulp van het HIMSS Adoption Model for Analytics Maturity (AMAM) maken wij samen met u een objectieve en gevalideerde inschatting (scan) van de volwassenheid van uw organisatie op gebied van data & analytics. De uitkomsten van de scan vertalen wij naar een concreet actieplan: de roadmap. 

Lees in onderstaande downloads meer over wat we voor je kunnen betekenen.