Drie manieren waarop data ziekenhuizen helpt in de strijd tegen COVID-19

De COVID-19-pandemie oefent een extreme druk uit op ziekenhuizen wereldwijd. Personeel in de eerstelijns- en tweedelijnszorg worstelt om aan alle nieuwe eisen te voldoen – en helaas lijkt het einde nog niet in zicht. Het gebruik van technologie en data binnen ziekenhuizen is niets nieuws. Wel is het proces om een van de twee te gebruiken, in veel gevallen in een sneltreinvaart terechtgekomen door de uitbraak van COVID-19.

Daniël Lumkeman, Solution Architect bij Qlik, deelt drie manieren waarop ziekenhuizen data inzetten om de pandemie tegen te gaan en het personeel te verlichten.

1. Voorbereid zijn op verwachte pieken
Predictive analytics aan de hand van data kan verwachte piekmomenten signaleren. Door coronadata van publieke locaties, zoals ziekenhuizen en vliegvelden, te analyseren en visualizeren, kan in kaart worden gebracht in welk gebied de meeste besmettingen zijn, wat hoge risicogebieden zijn en hoe het virus zich waarschijnlijk gaat verspreiden. Met deze informatie kan drukte bij de zorgverlening worden voorspeld. Ziekenhuizen kunnen deze inzichten vervolgens gebruiken om de gevolgen van een uitbraak in te schatten en hun activiteiten daarop af te stemmen. Als bijvoorbeeld wordt verwacht dat komend weekend honderd geïnfecteerde patiënten moeten worden opgenomen, moeten ziekenhuizen hun activiteiten hierop aanpassen; reguliere operaties of afspraken worden bijvoorbeeld verschoven, of waar nodig extra personeel worden ingepland.

2. Real-time inzicht in beschikbaarheid bedden
Met behulp van data ontstaat er een voorspellend, mobiel en schaalbaar vermogen. De verschillende facetten van de ziekenhuisstroom worden in kaart gebracht, waarmee een groot voordeel wordt behaald. Van de aankomst van ambulances tot ontslagen patiënten, alle data kan worden gecentraliseerd en gevisualiseerd. Dit geeft het personeel bijvoorbeeld real-time informatie over het beheer van bedden, iets wat ziekenhuizen traditioneel moeilijk vinden en wat in deze drukke tijden nog belangrijker is geworden. Met alle beschikbare data kunnen ziekenhuizen de huidige beddenvoorraad monitoren, waardoor bijvoorbeeld duidelijk wordt hoelang een bed bezet is, hoeveel bedden er vrij zijn of wanneer verwacht wordt dat nieuwe bedden vrijkomen. Daarnaast wordt het ook mogelijk om de veranderende vraag te voorspellen en preventieve maatregelen te treffen, zoals het verplaatsen van patiënten.

3. Optimaliseren van de workflow
Data en advanced analytics verbeteren de dagelijkse taken van ziekenhuispersoneel; of ze nu deel uitmaken van het senior leiderschapsteam of van een operationeel team. Door real-time inzicht te hebben in data kan een helder overkoepelend beeld worden gecreëerd van de werkzaamheden of juist in de kleinste details worden gedoken. Op basis van deze inzichten kan de tijd van ziekenhuispersoneel efficiënter worden ingezet; iets dat essentieel is nu er een tekort is aan zorgverleners en elke beschikbare minuut waardevol is. Inzichten gebaseerd op data kunnen er bijvoorbeeld voor zorgen dat personeelsvergaderingen korter en doelgerichter zijn, waardoor er tijd vrijkomt om te besteden aan patiëntenzorg.

Deze initiatieven zijn alleen mogelijk en succesvol als de juiste data uit verschillende databronnen wordt gehaald. Deze gegevens moeten worden gefilterd, getransformeerd, geconsolideerd en aan de gebruikers worden geleverd. De verzamelnaam voor processen of technologieën die daarvoor worden gebruikt, is data-integratie. Met behulp van data-integratietools kunnen ziekenhuizen gemakkelijker toegang krijgen tot hun verschillende datasets, deze kopiëren, verplaatsen en synchroniseren, waardoor de beschikbaarheid van informatie en de toegankelijkheid van data in de hele organisatie wordt verbeterd.

Door medewerkers te betrekken bij data-initiatieven en feedback van operationele en klinische belanghebbenden mee te nemen, kan er een analysestrategie worden ontwikkeld rond hoe zij data het beste kunnen gebruiken in hun respectieve rollen. Het creëren van betrokkenheid en een datagegedreven cultuur vergroot de datavaardigheid van alle medewerkers, waardoor werknemers zich zelfverzekerd voelen om regelmatig te vragen welke data beschikbaar is en hoe ze deze nuttig kunnen inzetten. En dat draagt uiteindelijk bij aan het halen van maximale waarde uit data.