Big data-analyse in de gezondheidszorg kan veel voordelen opleveren, maar brengt ook uitdagingen met zich mee; van beveiliging en compatibiliteit tot visualisatie en privacy.
Door Robert Heeg
Zorgverleners hebben enorme hoeveelheden gegevens en elektronische patiëntendossiers (EPD) waar zij bruikbare inzichten uit kunnen halen. Datagedreven inzichten kunnen operationele processen verbeteren, een hogere tevredenheid van personeel en consumenten opleveren, en zelfs zorgkosten drukken. Maar zinvolle analyses uit die big data halen is niet eenvoudig. Het Amerikaanse Xtelligent Healthcare Analytics-platform somde eerder dit jaar de grootste uitdagingen op.
Documenteren & opschonen
Gegevens komen niet altijd van betrouwbare of degelijk opererende bronnen. Ze moeten correct worden vastgelegd en zowel betrouwbaar als kwalitatief hoogwaardig zijn voordat organisaties überhaupt met datasets kunnen gaan werken. Het is essentieel dat gegevenssets nauwkeurig, correct, consistent, relevant en niet beschadigd zijn. Steeds geavanceerdere en nauwkeurigere AI- en ML-tools helpen professionals in de gezondheidszorg met het opschonen van gegevens.
Opslag
Naarmate de hoeveelheid zorggegevens groeit wordt de opslag kostbaarder. In-house beheer van de gegevens vereist een IT-afdeling die met de toenemende beveiligings- en prestatieproblemen kan omgaan; denk alleen aan de kosten van een on-site servernetwerk. Zo’n eigen netwerk is bovendien vatbaar voor het ontstaan van datasilo’s op verschillende afdelingen. Cloudopslag kan een alternatief zijn, zeker nu de kosten dalen en de betrouwbaarheid toeneemt.
Beveiliging
Na meerdere geruchtmakende datalekken staat gegevensbeveiliging hoog op de agenda in de gezondheidszorg. Hoogwaardige beveiligingsprocedures, zoals up-to-date antivirussoftware, het versleutelen van gevoelige gegevens en gezond verstand kunnen veel problemen voorkomen. Maar niet alle. Zorgorganisaties moeten regelmatig het belang van beveiligingsprotocollen doornemen met alle betrokkenen. Ook moeten zij continue beoordelen wie toegang heeft tot cruciale gegevens.
Opvragen
Voor rapportages en analyses is het essentieel dat organisaties gemakkelijk de nodige data kunnen opvragen. Maar zelfs wanneer gegevens zich in een gemeenschappelijke opslag bevinden, kunnen standaardisatie en kwaliteit ontbreken. Een zoekopdracht stuurt dan niet altijd de juiste informatie naar de gebruiker. Veel organisaties gebruiken structured query language (SQL) om in grote datasets de correcte gegevens te vinden.
Rapportage & visualisatie
Nadat providers het zoekproces hebben afgerond, moeten ze een rapport genereren dat betrouwbaar, duidelijk, beknopt en toegankelijk is voor de doelgroep. Een groot deel van de rapportage in de gezondheidszorg is extern en is gericht op kwaliteitsmaatregelen en vergoedingsmodellen. Heldere datavisualisatie helpt rapporten leesbaarder en begrijpelijker te maken. Denk aan kleurcodering, een populaire techniek die een onmiddellijke reactie oplevert; zo worden rood, geel en groen doorgaans gelijk geassocieerd met stop, pas op en ga.
Updaten
Zorggegevens zijn dynamisch en moeten relatief vaak worden bijgewerkt om actueel en relevant te blijven. Voor sommige datasets, zoals de vitale functies van een patiënt, kunnen deze updates zelfs om de paar seconden plaatsvinden. Organisaties moeten hun data-assets daarom consequent monitoren en updaten zonder de kwaliteit of integriteit van de dataset aan te tasten.
Data delen
Zorgverleners opereren niet in een vacuüm. Er zijn maar weinig patiënten die al hun zorg op één locatie ontvangen. Het delen van gegevens met externe partners is daarom essentieel. Die gegevens moeten dat wel compatibel en leesbaar zijn voor alle betrokken partijen, ze worden immers gebruikt voor belangrijke beslissingen. Nieuwe tools moeten het voor organisaties gemakkelijker maken om gegevens eenvoudig en veilig te delen. Daar gelden uiteraard wel strenge regels voor.