Gupta Strategists: BigData in ziekenhuisbranche

09 juli 2013 Consultancy.nl

Ziekenhuizen maken nauwelijks gebruik van alle gegevens die worden vastgelegd in verschillende financiële en medische registraties en dat is zonde vinden Daniel Kapitan van Gupta Intelligent Data Solutions (GIDS) en Lissy van de Laar van Gupta Strategists. “Ziekenhuizen kunnen veel meer waarde halen uit de beschikbare registratiedata.”
 
Ziekenhuizen investeren jaarlijks veel geld en moeite in het vastleggen van gegevens in onder meer de financiële en medische administratie, de tijdregistratie en landelijke complicatie- en klinische registraties. Daarvoor worden meerdere it-systemen gebruikt. Vaak hebben maar enkele mensen toegang tot deze systemen en wordt informatie uit de verschillende systemen slechts incidenteel gecombineerd.
 
Zonde, want de potentiële meerwaarde van deze data voor ziekenhuizen is enorm. Waarom gebruiken ziekenhuizen deze gegevens niet als managementinformatie bij kwaliteits- en doelmatigheids-verbetering, herprofilering van het zorgaanbod of investeringsbeslissingen?
 
Onze ervaring is dat ziekenhuizen veel meer waarde kunnen halen uit beschikbare registratiedata. In samenwerking met onder andere het Catharina Ziekenhuis en het Kennemer Gasthuis (zie kaders), ontwikkelden en implementeerden wij een integraal model dat data uit financiële en medische registraties koppelt en verrijkt met landelijke gegevens. De patiënt staat in dit model centraal als drager van informatie.
 
Gupta Strategists - Informatie in de zorg
 
Een voorbeeld. Mevrouw A komt het ziekenhuis binnen omdat ze mogelijk borstkanker heeft. Ons model brengt het totale zorgtraject van mevrouw A in kaart: hoe vaak bezocht zij de polikliniek, welke diagnostiek onderging zij, hoe lang duurde de operatie en de opname en hoe zag het nazorgtraject eruit? Per onderdeel in het zorgtraject laat het model zien welke directe kosten het ziekenhuis maakt om mevrouw A te helpen. Deze informatie op patiëntniveau vormt de basis voor inzichten op het niveau van diagnosegroepen, specialismen en het hele ziekenhuis. De potentiële meerwaarde van dit model voor ziekenhuizen is groot. In het licht van actuele discussies over kwaliteit, betaalbaarheid en toegankelijkheid van de zorg, schetsen wij de vijf belangrijkste toepassingen.

1. Kwaliteitsverbetering

We laten zien welk deel van de patiënten een tweede keer wordt geopereerd of een verrichting ondergaat die alleen bij complicaties wordt uitgevoerd. Daarmee ontstaat een beeld van de aard en frequentie van complicaties bij specifieke patiëntgroepen, zonder dat additionele registratie nodig is. Ziekenhuizen kunnen deze inzichten gebruiken om te sturen op kwaliteitsverbetering, zeker bij die diagnosegroepen waarvoor nog geen klinische registraties bestaan. We laten zien hoe groot de variatie in uitgevoerde diagnostiek en behandelingen is tussen patiënten met dezelfde diagnose. Grote variatie kan een indicatie zijn dat niet elke patiënt optimale zorg ontvangt. Ziekenhuizen kunnen deze inzichten gebruiken bij het inrichten van zorgpaden, waarin alle betrokkenen werkafspraken vastleggen over het optimale zorgtraject voor een specifieke patiëntengroep.

2. Verbeteren van doelmatigheid

Nu we een beeld hebben van alle zorg die verschillende patiëntengroepen ondergaan en de kosten die daarmee gemoeid zijn, kunnen we deze informatie ook gebruiken om vast te stellen waar en hoe de processen efficiënter en doelmatiger in te richten zijn. Het model laat potentieel ondoelmatig gebruik van middelen zien, als startpunt voor verbeterprojecten. Denk bijvoorbeeld aan vragen als: is het altijd noodzakelijk om een CT-scan te maken of kan vaak worden volstaan met een veel goedkopere echo? Is een opname op de IC noodzakelijk bij deze patiëntengroep of kan de patiënt, met behoud van kwaliteit van de zorg, wellicht ook geholpen worden op een verkoever- of verpleegafdeling?

3. Positionering in regio

Veel ziekenhuizen worstelen met de vraag waar nu echt de kracht van het ziekenhuis ligt. Het model vergelijkt het aantal behandelde patiënten met het aantal patiënten in de regio waarvan we verwachten dat zij voor het ziekenhuis kiezen. Dat geeft een beeld van de relatieve positie van een ziekenhuis ten opzichte van andere ziekenhuizen in de regio. We zien voor welke specialismen en welke diagnoses patiënten (en verwijzers) in grote mate voor dit ziekenhuis kiezen; ofwel, waar de kracht van het ziekenhuis ligt. Dit inzicht kunnen ziekenhuizen gebruiken bij de kwantitatieve onderbouwing van de keuze voor toekomstige speerpunten voor het medisch beleid.
 
Gupta Strategists - Zorgtraject

4. Keuzes in de zorgportefeuille

De vraag wat nu een reële zorgportefeuille is, houdt veel ziekenhuizen bezig. Het model maakt de kostenstructuur per patiëntengroep inzichtelijk. Deze informatie vormt de basis voor het debat over de vraag of deze kostenstructuur past bij het gewenste profiel van het ziekenhuis. Denk bijvoorbeeld aan eenvoudige zorg in een complexe omgeving, waardoor de zorg meer kost dan noodzakelijk. Of zorg waarvoor aanschaf van dure apparatuur noodzakelijk is, die vervolgens nauwelijks gebruikt wordt omdat er te weinig patiënten zijn. Ziekenhuizen kunnen deze inzichten gebruiken bij het maken van keuzes in de zorgportefeuille en het maken van afspraken voor regionale samenwerking voor specifieke patiëntengroepen.

5. Onderbouwen van investeringsbeslissingen

Op basis van registratiedata kunnen we trends in aantal behandelingen, gebruik van capaciteits-eenheden zoals OK, IC en MRI’s en directe kosten inzichtelijk maken. Deze inzichten kunnen ziekenhuizen gebruiken als kwantitatieve onderbouwing van meerjarenbeleidsplannen en business cases voor capaciteitsuitbreiding of -reductie.
 
Deze voorbeelden laten zien dat ziekenhuizen veel kunnen winnen door registratiedata beter te gebruiken. Toch zijn bestuurders en managers in de zorg vaak terughoudend om dit type gegevens te gebruiken als managementinformatie. Het kwantificeren van managementinformatie heeft de naam lastig te zijn, energie en investeringen te vergen en op gespannen voet te staan met privacywetgeving.
 
In onze ervaring is het strategisch gebruik van registratiedata realiseerbaar binnen enkele maanden, tegen een relatief kleine investering. Door het model beschikbaar te maken als webapplicatie, kunnen deze inzichten gemakkelijk breed worden ontsloten in het ziekenhuis. Privacy is gewaarborgd door patiëntinformatie te anonimiseren en data te versleutelen. Omdat voor strategisch gebruik zeer frequente data-updates niet noodzakelijk zijn (een paar keer per jaar is voldoende) is integratie in de bestaande it- infrastructuur onnodig en de extra belasting voor de ICT-afdeling minimaal.
 
Lissy van de Laar - Daniel Kapitan
 
Indien bestuurders, managers en medici bereid zijn om beschikbare registratiedata te combineren en te ontsluiten, dan ligt een wereld aan strategische managementinformatie binnen handbereik. Strategische besluitvorming op basis van transparante cijfers vergt moed en bereidheid om te veranderen. De werkelijke uitdagingen zijn dan ook niet zozeer conceptueel of technologisch van aard, maar liggen op het vlak van samenwerking en vertrouwen.
 
Een artikel van Daniel Kapitan (GIDS) & Lissy van de Laar (Gupta Strategists).

Nieuws

Meer nieuws over