Houd jij je bezig met gegevensuitwisseling in de zorg? Sluit je dan aan bij ons aan.
Een universitair medisch centrum is een wereld op zich. Er is zoveel te doen voor iemand als Laurens de Groot (39), die het grootste deel van zijn werkzame leven al bij Radboudumc werkt. Zijn studie Informatica in Eindhoven rondde hij af met een afstudeeropdracht bij Radboudumc. Een tweede studie, Communicatiewetenschappen in Nijmegen, volgde, terwijl hij ‘bleef plakken’ bij Radboudumc.
Ondertussen kwam er een postmaster opleidingsplek vrij voor een Klinische Informaticus, geknipt voor De Groot. Een dag in de week ging hij terug naar de schoolbanken in Eindhoven, de andere vier dagen werkte hij op het snijvlak van zorg en ict, wat hij nog steeds graag doet. Inmiddels in de functie van teamleider Beeld & Zorg.
Met twintig applicatiespecialisten beheert de afdeling ongeveer 160 medische applicaties: alles wat digitaal in de zorgprocessen zit verweven. Met ict is veel mogelijk, maar als je optimaal gebruik wilt maken van digitalisering van processen, moet het resultaat een slimmere manier van werken zijn. De Groot: “Dus niet slechts het vervangen van een geschreven rapport door een digitale variant. Maar dat is wel waar het in de zorg soms bij blijft.”
Zo greep Radboudumc de introductie van Epic in 2013 aan om de processen eens goed tegen het licht te houden. Het mondde uit in een gigantisch veranderproces. De Groot begon toen net aan zijn opleiding tot Klinisch Informaticus. De Groot: “We gingen op datzelfde moment over van PC’s naar Zero Clients: alleen beeldschermen bleven over op de werkplekken. Maar ook werden veel systemen geïntegreerd. Veel ging op de schop en we hebben het vervolgens zo ideaal mogelijk ingericht.” Het gebeurt ook wel andersom, vertelt hij. “Dan wordt een systeem geïmplementeerd en gaat men zich daarna pas afvragen wat het allemaal kan.”
De Groot werkt binnen zijn team voor veel applicaties met de best of breed – oplossing zodat ze iedere keer weer de beste oplossing hebben. Daar staat tegenover dat kiezen voor het gemak van één of enkele leveranciers (all-in-one) betekent dat je tenminste weet dat onderdelen goed op elkaar aansluiten. IHE-profielen en standaarden zijn daarom noodzakelijk om al die applicaties met elkaar te laten communiceren. “Als we aanbesteden is een harde eis dat de leverancier aan bepaalde IHE-profielen moet voldoen.”
Een 100 procent – garantie heb je niet dat het in de praktijk ook altijd goed gaat. “Het levert ook wel discussies op met leveranciers; wie het goed heeft gedaan. Zelfs een IHE-profiel is aan interpretatie onderhevig. Het werkt de ene keer beter dan de andere keer en leidt niet zelden tot de nodige vertraging.” In de regio heeft bijvoorbeeld nog niet iedere zorgaanbieder de elektronische gegevensuitwisseling al helemaal op orde, maar de infrastructuur voor digitaal uitwisselen ligt er en wordt gebruikt. Er is een aantal vaste xds-verbindingen met ziekenhuizen in de buurt, maar veel komt ook binnen via het zogeheten Twiin-portaal, een xdm-oplossing. De Groot: “Het is origineel bedacht als een landelijke tussenoplossing omdat we nog niet met een druk op de knop een integraal (landelijk) beeld van de patiënt kunnen oproepen. Die functionele wens blijkt toch erg complex om op korte termijn te realiseren. Inmiddels ben ik er van overtuigd dat we het meest gebaat zijn met een hybride situatie van zowel push/xdm als pull/xds – afhankelijk van de specifieke situatie en behoefte.
De complexiteit schuilt ook in andere dingen dan techniek. VWS legt geen afsprakenstelsel op; de Wet elektronische gegevensuitwisseling in de zorg regelt wel dát zorgaanbieders het mogelijk moeten maken, maar niet specifiek hoe en met vage tijdlijnen. Een deadline zou handig zijn, vindt De Groot. “Meer sturing vanuit het ministerie heeft het voordeel dat je commitment afdwingt. Ieder ziekenhuis heeft namelijk z’n eigen agenda. Daar zit wel wat persoonlijke frustratie van mij. We hebben er al zo veel tijd, geld en energie aan besteed. Ga die stap nou zetten, denk ik regelmatig.”
De Twiin-oplossing is gefinancierd door Zorgverzekeraars Nederland. Daardoor was de drempel voor ziekenhuizen om erin te participeren vanzelfsprekend al een stuk lager. Bijna alle ziekenhuizen en zbc’s doen dan ook mee. Echter, de mogelijkheid om data uit te wisselen is stap 1, je hebt nog steeds mensen nodig die het ook binnen de muren van het ziekenhuis organiseren. En daar zit momenteel de crux. De Groot: “Een voorbeeld; de basisgegevensset zorg (BgZ) publiceren wij al in xds. Maar de ziekenhuizen om ons heen hebben het nog niet ingericht. Zorgverleners kunnen er om die reden nog geen gebruik van maken. Als je implementeert, wil je testen of het werkt. Dan moeten andere zorgaanbieders in de regio ook al zo ver zijn. Gezamenlijk afstemmen van tijdlijnen dus.”
Er lopen ook wel veel trajecten tegelijkertijd. En dat geldt voor ieder ziekenhuis. De ontwikkelingen gaan bovendien 24/7 door. Neem Artificiële Intelligentie (A.I.), dat heeft al een belangrijke rol van betekenis. Bij Radboudumc is het onder andere de Diagnostic Image Analysis Group (DIAG) waar een aantal onderzoeksgroepen gebruik maakt van A.I.-toepassingen voor het analyseren van klinische data en het toevoegen van beslissingsondersteunende informatie. De Groot: “Daar zijn al heel mooie resultaten te zien. Van het automatisch detecteren van tumoren tot analyseren van data over Covid. Deze onderzoeksgroepen lopen hier wereldwijd mee voorop. We zien ook steeds vaker initiatieven om de kracht van A.I. in het reguliere zorgproces te verweven.”
Doel? Het helpt de kwaliteit van zorg verder verbeteren als ondersteunende, additionele tool voor het besluitvormingsproces, waarover de arts de verantwoordelijkheid behoudt.
Er zijn wel nog wat uitdagingen om A.I. in de dagelijkse primaire zorg te verweven. Zo speelt er het probleem van de black box. De Groot: “Leveranciers moeten kunnen uitleggen hoe een algoritme werkt. Maar A.I.-software op basis van kunstmatige neurale netwerken vertelt niet hoe het tot zijn adviezen komt. In de zorg willen we echter een grote mate van zekerheid dat het algoritme zijn werk goed doet en de uitkomst verifieerbaar is. Dat is vooraf lastig te controleren, wel achteraf op basis van de resultaten en de statistieken die je hebt.”
Daarnaast zijn ontwikkelaars van dit soort software vaak vooral gefocust op het aantoonbaar toepassen van hun algoritme of deep learning backend. Maar applicaties draaien nooit op zichzelf en maken deel uit van een uitgebreide (work)flow en informatiestroom. Het communiceren met deze applicaties (voor het geven van input en het ophalen van output om mee verder te kunnen) gebeurt nog helemaal niet op basis van standaarden. Ook A.I.-software zou op termijn dus open, toegankelijk en gestructureerd moeten zijn. De Groot: “Daar zou nog een mooie rol voor IHE kunnen liggen door bijvoorbeeld ook op dat vlak integratieprofielen te ontwikkelen.”
