Hoe vind je de toegevoegde waarde van data science in de gezondheidszorg?

De zorg realiseert steeds beter welke enorme potentie verscholen zit in de data die zij verzamelt. Er zijn genoeg redenen te bedenken waarom je data zou willen en moeten gebruiken. Maar de allerbelangrijkste reden is toch wel dat de kosten in de zorg continu stijgen en dat die stijging simpelweg niet meer te betalen is. Dit zijn enkele inzichten over hoe je een datastrategie kan bepalen met behulp van Data Value mapping.

Ter illustratie: de overheidsuitgaven aan de gezondheidszorg, als ratio van het bruto binnenlands product, zijn van 6,2 procent in 2002 tot 7,1 procent in 2016 gestegen. De gezondheidszorg zal efficiënter moeten worden en één van de manieren om dat te doen is door het gebruik van data. Een mooi voorbeeld is het Portugese ziekenhuis Sao Joao, dat in 2016 het HVITAL systeem geïmplementeerd heeft. Het HVITAL systeem verzamelt fysiologische gegevens van elke patiënt in het ziekenhuis en analyseert deze gegevens real-time om risico-situaties te identificeren. Het systeem geeft zo nodig een waarschuwingssignaal aan de arts of verpleegkundige om de patiënt extra in de gaten te houden- of te behandelen.

Maar hoe kom je nu tot dit soort oplossingen met data? Welke problemen kan je eigenlijk allemaal oplossen door het gebruik van data? Wat is de beste manier om waarde uit deze data te halen en welke data heb je eigenlijk precies nodig? Het is belangrijk om te realiseren dat data altijd een middel is en nooit een doel op zichzelf. Om als gezondheidszorgorganisatie op een succesvolle manier meer data-gedreven te worden, is het belangrijk een coherente strategie te hebben met daarin een heldere beschrijving van het doel achter het gebruik van data en de manier waarop het toegevoegde waarde kan leveren. Deze datastrategie helpt je daarna om te weten waar je naartoe wilt en hoe je dit stap voor stap kunt bereiken.  

Datastrategie in de gezondheidszorg

Een datastrategie is een strategie voor het organiseren, beheren, analyseren en inzetten van de informatie assets van een organisatie. Met andere woorden, het is een strategie die beschrijft hoe data toegevoegde waarde kan leveren voor jouw organisatie en hoe je deze toegevoegde waarde kan verkrijgen. In elke organisatie zijn er talloze mogelijkheden voor het gebruik van data. Een goede datastrategie geeft een prioritering van deze mogelijkheden en beschrijft hiervoor de weg naar succes. Een heldere vorm om een datastrategie weer te geven is een zogenoemde data roadmap. De data roadmap geeft de (concrete) stappen die je moet zetten om van de huidige situatie naar de meer data-gedreven toekomstige versie van jouw organisatie te komen.

Om een idee te geven van de mogelijkheden van data in de gezondheidszorg, zie je hieronder enkele korte voorbeelden voor drie verschillende domeinen binnen de gezondheidszorg. Uiteindelijk komen al deze voorbeelden neer op het slimmer maken van de organisatie door het gebruik van data, leidend tot een betere kostenefficiëntie, betere zorg of idealiter een combinatie van beide.

Hoe bepaal je een goede data strategie voor de gezondheidszorg?

In het Data Value Mapping proces wordt de (potentiële) toegevoegde waarde van de huidige- en toekomstige data in kaart gebracht in relatie tot de strategie en visie van de organisatie. Deze verwevenheid van de datastrategie en de bedrijfsstrategie is essentieel om constructieve resultaten op de lange termijn te halen. Het Data Value Mapping proces bestaat uit vier stappen die schematisch zijn weergegeven in onderstaand figuur.

In de volgende sectie lees je meer over deze vier stappen met daarbij in de grijs gearceerde stukken een specifiek voorbeeld van een Data Value Mapping traject voor Hersenz. Hersenz is een behandelprogramma voor mensen met niet-aangeboren hersenletsel (NAH) in de chronische fase, bijvoorbeeld voor mensen die een beroerte hebben gehad. Dertien verschillende zorginstellingen in Nederland bieden dit multidisciplinaire behandelprogramma aan.

Exploratie van huidige- en mogelijk toekomstige databronnen

Start met het kijken naar de databronnen die momenteel al aanwezig zijn, voordat je nieuwe mogelijkheden gaat onderzoeken. Je zal verbaasd zijn over het aantal databronnen dat onopgemerkt al aanwezig is in jouw organisatie en het is zonde om hier geen gebruik van te maken. Om de (potentiële) toegevoegde waarde van deze databronnen te bepalen, is het belangrijk om deze data te beoordelen op toegankelijkheid, kwantiteit en kwaliteit. De kwaliteit en consistentie van de data bepalen de kwaliteit en consistentie van de conclusies die op basis van deze data worden getrokken: onderschat deze stap dus niet. Exploratieve trend- en correlatieanalyses kunnen helpen om een idee van de potentiële waarde van deze data te krijgen.

Om een volledig beeld te krijgen van de mogelijkheden van het gebruik van data voor jouw organisatie is het essentieel om daarna dezelfde stappen nog eens te doorlopen voor andere databronnen die mogelijk in de toekomst ingezet kunnen worden. Een voorbeeld hiervan is het gebruik van wearables, die fysiologische data kunnen genereren.

Definiëren van de bedrijfsstrategie

Dataoplossingen zullen moeten bijdragen aan de doelen van de organisatie, bijvoorbeeld om de best mogelijke zorg te leveren met gereduceerde kosten. Om deze reden is het nodig de bedrijfsstrategie te definiëren voordat je een goede datastrategie kan opstellen. Brainstorm over de ideale inrichting van jouw organisatie voor de toekomst! Door de alsmaar veranderende regelingen in de financiering van de zorg is het belangrijk om hierbij ook naar het businessmodel te kijken. Kun je op eenzelfde manier als nu de financiering rond krijgen of is er in de toekomst een ander businessmodel nodig? Een tweede stap is om te kijken naar de huidige status van jouw organisatie in combinatie met de omgeving, bijvoorbeeld in de vorm van een Strengths, Weaknesses Opportunities, Threads (SWOT) analyse. Een stakeholder analyse, bijvoorbeeld met een power interest matrix, kan daarnaast ook waardevolle inzichten opleveren die richting kunnen geven voor de bedrijfs- en datastrategie.

Combineren en verkennen  (de “eigenlijke” Data Value Mapping)

De belangrijkste stap van de Data Value Mapping is het daadwerkelijk afbeelden van de mogelijkheden met huidige- en toekomstige databronnen gebaseerd op de bedrijfsstrategie. Uit onze ervaring blijkt dat je dit het beste kan doen in een co-creatie proces waarin zowel de experts op het gebied van data, de managers van de organisatie en de domeinexperts aanwezig zijn. De uitkomst van deze mapping is een lijst met mogelijkheden voor het gebruik van data, de manier waarop ze waarde toevoegen, en om welke waarde dit gaat. De SWOT-analyse is een handige manier om in deze overvloed aan mogelijkheden te prioriteren en de grootste kansen te vinden.

Ontwikkeling van de data roadmap

Ontwikkel op basis van de uitkomsten in stap 3 een data roadmap die de meest veelbelovende manieren om data te gebruiken weergeeft. Beschrijf hierin de stappen die de komende jaren nodig zijn om een slimmere, meer data-gedreven organisatie te worden.

Wat kun je eigenlijk met een datastrategie en een data roadmap?

Nu hebben we een datastrategie gemaakt in de vorm van een data roadmap, maar wat kunnen we hiermee? Het hebben van een data roadmap betekent dat er is nagedacht over alle mogelijke manieren om toegevoegde waarde uit data te extraheren. Daarbij zijn de meest veelbelovende kansen concreet geformuleerd en is er beschreven wat er ervoor nodig is om deze te pakken. De volgende stap is het daadwerkelijke oppakken en uitvoeren van deze kansen. Werk deze kansen uit als proof-of-concept (PoC) en, indien succesvol, implementeer ze als volwaardige producten in de organisatie. Doe dit op een iteratieve manier waardoor je wendbaar bent. Dit betekent dat je snel door kan als een PoC niet succesvol blijkt te zijn, maar tegelijkertijd de succesvolle PoCs ook snel kan implementeren.

Tip: Vergeet niet om eens in de zoveel tijd de datastrategie opnieuw te bekijken en zo nodig te herdefiniëren. Net zoals de business strategie zal de datastrategie mogelijk aanpassingen nodig hebben doordat de omgeving continu verandert.

Data in de gezondheidszorg biedt veel potentie om betere- en meer efficiënte zorg te leveren, bijvoorbeeld in de vorm van gepersonaliseerde zorg. Als je als gezondheidsorganisatie niet met willekeurige data producten of alleen maar leuke gadgets wilt blijven zitten, producten die slechts beperkt gebruikt worden en een beperkte toegevoegde waarde hebben, is het essentieel om te starten met een goede data strategie.