Doe ons maar zo’n voorspellende grafiek!

Ziekenhuizen gebruiken voor het bepalen van hun beleid vaak resultaten en cijfers van maanden of zelfs jaren geleden. Veel zaken die nú plaatsvinden, zijn zichtbaar in de jaarcijfers van 2016 en die zijn in de loop van 2017 pas bekend. Het is eigenlijk niet meer van deze tijd om daarop te moeten wachten. We zijn dat in het dagelijks leven ook niet gewend. Met onze smartphone zoeken we alles wat we willen weten direct op. Dankzij bi-oplossingen kan dat ook op de werkvloer. Oók in de zorg.

Denk aan een ziekenhuisafdeling die plotseling wordt geconfronteerd met een piek aan patiënten, terwijl er juist minder medewerkers zijn. Hoe ‘plotseling’ is dat? Business intelligence kan helpen om dit soort capaciteitsproblemen te voorspellen. Zorgprofessionals kunnen daar dan op inspelen voordat de problemen daadwerkelijk ontstaan. Dit geldt ook voor ontwikkelingen in het ziektebeeld van de patiënt. En zo zijn talloze toepassingen denkbaar. De techniek is er klaar voor, iedere zorginstelling wil er dolgraag gebruik van maken, maar toch wordt bi nauwelijks succesvol ingezet. Hoe kan dat?

Datawarehouse als fundering

Ik vergelijk business intelligence wel eens met een nieuwbouwwoning. Het is geen kwestie van inrichten en direct genieten van het huis. Het begint bij het bouwen van een goede fundering, de muren en een dak. Bij bi vormt het datawarehouse het fundament. Een ziekenhuis kan over de beste software beschikken om de mooiste grafieken te presenteren; zonder goede infrastructuur in de vorm van een datawarehouse is er geen bruikbare grafiek.

Het principe is simpel. Bi maakt trends inzichtelijk, maar daarvoor moet het op z’n minst beschikken over gegevens van de oude en huidige situatie. Het kan bijvoorbeeld tonen welk bedrag aan diagnose-behandelcombinaties (dbc’s) niet bij zorgverzekeraars kan worden gedeclareerd en wat daarvan de onderliggende oorzaak is. Een dashboard geeft aan waar de knelpunten liggen, zoals verkeerd geplande afspraken, niet-geaccordeerde OK-verslagen of dbc-fouten. Het biedt ook de mogelijkheid ‘in te zoomen’ op het probleem in kwestie en direct op bronniveau correcties door te voeren.

Terug naar de vergelijking met de nieuwbouwwoning. Vooraf is uitgedacht waar de televisie-aansluitingen komen en hoeveel meter coaxkabel nodig is om de tv’s aan te sluiten. Het is belangrijk om vooraf ook uitgebreid over het datawarehouse na te denken. Moet er, zoals hierboven, handige informatie en analyses over dbc’s uit het systeem rollen? Dan is het essentieel dat alle relevante dbc-gegevens in een eerder stadium zijn vastgelegd. Als het dashboard moet aantonen hoe groot de kans is dat een ziekte terugkeert of wat de bezetting en prestaties op een poliklinische afdeling zijn, vereist het hele andere data en dus een hele andere voorbereiding.

Hoge registratiedruk

Alle benodigde gegevens goed, volledig en gestructureerd opslaan: zo eenvoudig als dit klinkt, is het in de praktijk helaas niet. Tijdens mijn gesprekken met zorgprofessionals merk ik dat ze geen trek hebben in het vastleggen van nog meer gegevens. Dat krijgen ze wél als het ze persoonlijk voordeel oplevert. Bijvoorbeeld als ze daardoor zelf sneller de juiste diagnoses kunnen stellen. Of op een drukke dag niet meer worden geconfronteerd met onderbezetting. Laat daarom zo concreet mogelijk zien waarvoor ze data vastleggen.

Ik kan iedereen aanraden om eens rond te kijken bij andere ziekenhuizen. Grote kans dat zij ook worstelen met business intelligence-dilemma’s. Hoe gaan zij daarmee om? Misschien hebben ze voor sommige relevante vraagstukken al een handige oplossing bedacht. Ook de ontwikkelaar van het datawarehouse kan een belangrijke rol vervullen door mee te denken over haalbare doelstellingen én door te helpen die doelstellingen te realiseren.

BI wordt onmisbaar

De vraag is niet óf elk ziekenhuis business intelligence gaat inzetten, maar wanneer. Het slimmer digitaal benutten van data wordt onmisbaar. Ziekenhuizen worden groter en groter en de hoeveelheid data neemt explosief toe. Het is niet meer te doen om handmatig alle cijfers en prestaties te bestuderen, trends te ontdekken en verbanden te leggen. Natuurlijk blijven de mening en expertise van zorgprofessionals keihard nodig om data op de juiste waarde te schatten, maar al het rekenwerk is prima te automatiseren. Door nu goed na te denken over het fundament, de structuur én de gewenste functionaliteiten van het datawarehouse kan elk ziekenhuis bi succesvol inzetten. En dat hoeft echt geen jaren te duren.