Zorgdata is overal, maar bruikbare zorgdata is schaars. Arts-onderzoekers beschikken over enorme hoeveelheden informatie, maar ervaren dagelijks hoe lastig het is om daar snel en betrouwbaar inzichten uit te halen. Systemen praten niet vanzelf met elkaar, registraties verschillen per afdeling en veel informatie zit opgesloten in vrije tekst. Hoe kan het dat we in een datagedreven tijdperk nog steeds zo vaak vastlopen op onze eigen data?
Data is er wel, maar niet bruikbaar
In vrijwel elk ziekenhuis wordt vandaag de dag intensief geregistreerd. Diagnoses, verrichtingen, labwaarden, verslagen, vragenlijsten, PROMs. De hoeveelheid data groeit explosief. Tegelijkertijd merken veel arts-onderzoekers dat het samenbrengen van die data een tijdrovend en foutgevoelig proces blijft.
Gegevens staan verspreid over meerdere systemen, definities verschillen per vakgroep en wanneer data handmatig wordt geëxtraheerd ontstaan onvermijdelijk interpretatieverschillen. Het gevolg is dat een dataset vaak al verouderd is voordat het onderzoek echt kan beginnen.
Handmatige bewerking blijft een risico
Veel onderzoekstrajecten leunen nog altijd op handmatige selecties, Excel-bestanden en losse scripts. Dit kost niet alleen tijd, maar vergroot ook de kans op foutieve koppelingen, ontbrekende waarden en onbedoelde vertekening van resultaten.
Voor de arts-onderzoeker betekent dit dat er steeds opnieuw moet worden gecontroleerd of de data wel klopt. Daarmee verdwijnt tijd die eigenlijk bedoeld is voor inhoudelijke analyse, reflectie en verbetering van zorg.
Versnippering remt innovatie
Zolang data versnipperd blijft, is het lastig om patronen over tijd te herkennen. Vergelijkingen tussen patiëntgroepen zijn moeilijk, landelijke benchmarks blijven beperkt en nieuwe onderzoeksvragen vragen telkens weer om een volledig nieuw datatraject.
Dat remt niet alleen wetenschappelijk onderzoek, maar ook innovatie in de dagelijkse zorgpraktijk.
Van dataverzamelaar naar data-gebruiker
Arts-onderzoekers willen geen dataverzamelaar zijn. Ze willen data gebruiken om betere zorg te leveren, behandelingen te verbeteren en patiënten gerichter te volgen. Dat vraagt om een andere manier van dataverwerking, waarbij betrouwbaarheid, consistentie en herhaalbaarheid de basis vormen.
Wil je weten hoe ziekenhuizen deze omslag maken en hoe geautomatiseerde dataverwerking dit probleem structureel oplost? In ons e-book lees je hoe dit in de praktijk werkt en welke rol technologie daarin speelt.
