Axians Healthcare Platform

Steeds meer zorginstellingen zien in dat ze waarde kunnen halen uit vooral het combineren van data. Door geautomatiseerd op zoek te gaan naar patronen en afwijkingen doen zorginstellingen nieuwe inzichten op. Een ziekenhuis kan bijvoorbeeld op zoek gaan naar voorspellende indicatoren die aangeven dat patiënten met specifieke kenmerken minder goed op een bepaalde behandeling zullen reageren.

Je kunt verzuimgegevens combineren met de mate waarin opleidingsmogelijkheden worden benut om zo per leeftijdsgroep en functie te voorspellen of een medewerker de zorginstelling wellicht gaat verlaten. Op basis daarvan kan een HR-afdeling acties uitzetten om te werken aan het personeelsbehoud. Dit is belangrijk in het kader van de arbeidskrapte in de zorgsector.

Zo zijn er vele voorbeelden te bedenken om data in te zetten in het alledaagse werk binnen een zorginstelling. Inzichten uit data worden dus al lang niet meer alleen gebruikt op strategisch niveau, maar zeker ook op tactisch en operationeel niveau. Data analytics is er voor iedereen in de zorg!

Analyse van gegevens uit slechts één domein is onvoldoende. Je hebt meer en vaak ook andere soorten gegevens nodig. Een deel van die gegevens is wellicht ongestructureerd, denk aan gespreksverslagen, beeldvormende diagnostiek, et cetera.

Gegevens uit verschillende domeinen moeten gecombineerd kunnen worden. Bijvoorbeeld gegevens uit het ZIS, gegevens uit het personele systeem en medische gegevens om te komen tot een goede inschatting van de werkdruk voor het verplegend personeel. Maar hoe krijg je deze gegevens tijdig en in samenhang bij elkaar?

Huidige informatiesystemen zijn vaak niet in staat om verschillende soorten gegevens binnen één omgeving te combineren en in samenhang te analyseren. Daarom hebben we het Axians Healthcare Platform ontwikkeld, een modern data platform specifiek voor de zorgsector.

Dit platform ontsluit alle beschikbare gegevens uit interne en externe bronnen op een gestructureerde en gecontroleerde manier. Het biedt daar bovenop verschillende tools waarmee medewerkers zelf analyses kunnen maken.

Hoe die tools eruitzien en van welke onderliggende datasets ze gebruikmaken hangt helemaal af van de gebruiker, diens rechten en het type gegevens dat hij nodig heeft voor zijn analyse. Een data scientist heeft iets anders nodig dan een medewerker met een relatief simpele analysevraag. Daarnaast biedt het platform alle functionaliteiten die nodig zijn om de data governance te regelen.

Een datawarehouse wordt traditioneel ingezet ter ondersteuning van het bedrijfsbureau, de reguliere bedrijfsprocessen en de verantwoordingsrapportages van de BI-ondersteunende afdelingen.

Terwijl je het datawarehouse ook kunt gebruiken voor zorggerelateerde vragen zoals optimalisatie van behandelpaden, het in kaart brengen van de patiëntlogistiek en de tevredenheid van de patiënt/cliënt over de geleverde zorg, waarmee je behandelaars inzicht geeft in de beoordeling van hun behandelingen.