“Process mining” is het onderzoeksdomein dat innovatieve methoden inzet om kennis en inzichten op te bouwen uit administratieve, financiële en meta data als facturatie, scheduling en event logs. Process mining helpt zo om zorgprocessen te identificeren, te evalueren en op basis van deze data evidence-based verbeteringen aan te brengen. Ze geven een beeld over hoe zorg er aan toe gaat in de echte wereld én er zijn een aantal voordelen: dataverzameling hoeft niet duur te zijn, kan op meer dan enkel medische gegevens en is vaak meteen beschikbaar.
Tijdens deze themasessie laten we topexpert prof. dr. Niels Martin (UHasselt) aan het woord. Hij zoekt in patronen real world data (RWD) en identificeert op basis hiervan duidelijke zorgprocessen. Process mining helpt zo om na te gaan of patiënten in het juiste zorgaanbod zitten? Waar zit ondergebruik en waar is verbetering mogelijk? In zijn onderzoekscluster 'Process Analytics in Healthcare' voeren Niels Martin en zijn team probleemgestuurd, innovatief onderzoek, in nauwe samenwerking met academische en gezondheidszorgpartners, met als doel technieken te ontwikkelen die gezondheidszorgorganisaties toelaten hun processen te begrijpen en verbeteren op een datagedreven manier. Het kan daarbij gaan om zowel medische processen – de diagnose en/of behandeling – of organisationele processen zoals stockbeheer of wachttijden. Diverse vormen van process mining helpen bij:
- het ontdekken en beschrijven van processen
- conformiteitscontrole
- nagaan van performantie
- vergelijking en benchmarks
- voorspellingen en scenario’s
- oplossingen en optimalisatie.
Jan Vertriest is Real World Data Manager bij MSD, betrokken bij het secundaire gebruik van RWD voor medisch onderzoek en toegangsdoeleinden. Hij geeft aan dat process mining vandaag al ingezet wordt in de zoektocht naar efficiënt onderzoek en ontwikkeling, veiligheid en markttoegang (bv. de omschakeling van ziekenhuis naar ambulante toediening), de productie van geneesmiddelen en tot slot: het optimaliseren van zorgpaden en hun uitkomsten. Jan wijst op de value based verbetercyclussen die bv. in het Nederlandse Santeon netwerk werden uitgerold als “health intelligence platform” van 7 private ziekenhuizen. Een andere toepassing is het monitoren van symptomen en “adverse events” bij patiënten met kanker: zorgprofessionals missen tot 50% van deze bijwerkingen wat soms leidt tot stopzetten van behandelingen, vermijdbare ziekenhuisopnames en voorkombaar lijden. Volgens Jan vormen datakwaliteit, interoperabiliteit en gestructureerde data uitdagingen die kunnen ondervangen worden met o.a. Natural Language Processing (structureren van data) en AI. We kennen vele start-ups in deze sector die een enorme boost geven. Eveneens belangrijk is goede governance: zo vormt de Health Data Authority (HDA) een Belgisch RWD-ecosysteem dat FAIR (vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar) toegang tot gegevens ondersteunt met een duidelijk bestuur, wettelijk kader, met inachtneming van de AVG en gegevensprivacy.
Luk Bruyneel is Expert Wetenschappelijke en Economische materie bij de landsbond van de Onafhankelijke Ziekenfondsen en ligt vanuit dat perspectief het gebruik van process mining uit. Luk legt uit welke data beschikbaar zijn voor onderzoek en koppeling met externe bronnen. Het IMA – datamodel consilideert gegevens vanuit verschillende landsbonden op een gestructureerde mannier en brengt gegevens rond ziekte (nomenclatuur), ziekenhuis en farma samen. Het geeft ook inzichten in gegevens rond ziekteverzuim waar – in tegenstelling tot de andere data – ook diagnoses beschikbaar zijn. Onderzoek is niet het primaire doel van de verzamelde data: het gaat om hergebruik van gegevens. Het beoordelen en verbeteren van datakwaliteit is een continu verhaal en vereist samenwerking tussen: de ziekenfondens en verzekeringsinstellingen, de datamanagers en domeinexperten. De toenemende digitalisering en versnelde registratie van zorg in de IT-systemen verhoogt de kwaliteit en snelheid van feedbackloops. De samenwerking met de academische wereld en/of andere partners versterkt de kwaliteit en geloofwaardigheid van het studiewerk van een ziekenfonds. Luk illustreert dit met verrijkingen van hun data met o.a. luchtvervuiling (toonde een link tussen luchtkwaliteit en afwezigheid van werk) en Pharmanet (rond polyfarmacie in oudere bevolking).
