In ieder ziekenhuis worden dagelijks duizenden registraties gedaan. Ze vormen de basis voor declaraties, kwaliteitsmetingen, indicatoren, audits en steeds vaker ook wetenschappelijk onderzoek. Toch ervaart vrijwel iedereen die met deze data werkt dat registraties regelmatig onvolledig, inconsistent of simpelweg verkeerd zijn. Waarom gaat het zo vaak mis, zelfs in instellingen die al jaren digitaal werken?
Registreren blijft mensenwerk, ook in digitale systemen
Hoewel bijna alle zorginstellingen volledig elektronisch registreren, blijft het grootste deel van de registratie-inhoud afhankelijk van menselijke handelingen. Een diagnose moet worden gekozen, een verrichting vastgelegd, een complicatie gedocumenteerd. Het probleem is niet dat professionals dit niet zorgvuldig doen, maar dat elk mens anders kijkt, anders registreert en andere interpretaties maakt.
In de praktijk ontstaat hierdoor variatie. De een vult iets wel in, de ander niet. Een verslag wordt anders geformuleerd, een behandelcode anders toegepast. Zelfs kleine verschillen leiden uiteindelijk tot onbetrouwbare datasets, wat bij controles en audits weer tijd kost om recht te zetten.
Waarom controles pas veel te laat plaatsvinden
Veel fouten komen pas aan het licht wanneer er een rapportage moet worden gemaakt of wanneer een registratie wordt afgekeurd. Op dat moment zijn weken of zelfs maanden verstreken. In die tijd zijn tientallen zorgverleners doorgegaan met dezelfde werkwijze, waardoor dezelfde fout zich steeds opnieuw herhaalt. De correcties moeten dan achteraf worden uitgevoerd en dat maakt een eenvoudig probleem al snel een kostbare hersteloperatie.
Ook hier speelt timing een belangrijke rol. Registraties die direct worden gecontroleerd, zijn aanzienlijk eenvoudiger te corrigeren dan registraties die wekenlang onderdeel zijn geweest van vervolgprocessen. Zonder slimme ondersteuning worden fouten dus pas ontdekt wanneer ze zich al tientallen keren hebben herhaald.
AI en RPA veranderen het moment waarop fouten zichtbaar worden
De kracht van AI en RPA ligt in het verschuiven van foutdetectie van achteraf naar direct. RPA voert controles uit op het moment dat registraties binnenkomen en markeert direct wanneer iets ontbreekt of onlogisch is. Dat voorkomt dat fouten zich opstapelen. AI herkent patronen en signaleert afwijkingen die voor mensen moeilijk waarneembaar zijn. Wanneer bijvoorbeeld een complicatie niet past bij het verloop van een behandeling, of wanneer een waarde afwijkt van vergelijkbare patiënten, wordt dat meteen zichtbaar.
Door deze combinatie ontstaat een proces dat minder afhankelijk is van het geheugen, de interpretatie en de werklast van zorgprofessionals. Fouten worden gezien op het moment dat ze ontstaan en kunnen dus ook op dat moment worden opgelost. Dat maakt het hele proces stabieler en beter beheersbaar.
Datakwaliteit stijgt wanneer registraties gelijkmatiger worden
Ziekenhuizen die werken met AI en RPA merken dat gegevens consistenter worden. Niet omdat zorgprofessionals anders zijn gaan werken, maar omdat herhalingsfouten verdwijnen en registraties minder gevoelig zijn voor drukte, vermoeidheid of verschillen in ervaring. De data krijgt een gelijkmatiger karakter en dat maakt analyses betrouwbaarder.
Dit werkt door in de hele organisatie. Kwaliteitsregistraties worden eenvoudiger, financiële processen verlopen voorspelbaarder en onderzoek kan sneller starten omdat datasets minder tijd kosten om op te schonen. De waarde van de data stijgt omdat de basis sterker is.
De stap naar structurele verbetering
Het automatiseren van controles en bewerkingen vraagt om een zorgvuldige inrichting. Processen moeten helder zijn en definities moeten verbonden worden aan gedrag in systemen. Dat is precies waar technologie en zorginhoud samenkomen. Het doel is nooit om registratie te vervangen, maar om een proces te creëren waarin zorgprofessionals niet langer worden belast met werk dat technologie beter en consistenter kan uitvoeren.
Performation helpt ziekenhuizen om deze infrastructuur stap voor stap op te bouwen. Daarbij staat steeds één vraag centraal: hoe kunnen we de registratielast verlagen en tegelijkertijd de kwaliteit van de data verhogen?
Meer weten over hoe AI en RPA registraties structureel verbeteren? Download ons e-book over AI en RPA in de zorg en ontdek hoe jouw ziekenhuis de volgende stap kan zetten naar registraties die kloppen vanaf het begin.
