Medical Intelligence Strategiestudie Vernieuwing Zorg-ICT

Medical Intelligence Strategiestudie Vernieuwing Zorg-ICT

Presentatie definitiestudie 0.4

Oktober 2011

Inhoud » Waarom? » Data extracties en toekomstige vragen » Huidige situatie

» Ideaalbeeld » Uitgangspunten » Opzet van architectuur

» Definitiestudie

» Verzamelen gegevens

» Uitleveren gegevens

» Acties centrale ICT » Advies

Medical Intelligence - definitiestudie

» Oplossingen in de markt » Advies

2

Definitiestudie » Medewerkers » Aafke Jongsma (Furore) » Ewout Kramer (Furore) » Martien Mulder (LUMC) » Roeland Aeijelts Averink (LUMC) » Ursula Letschert (LUMC) » Opleveren definitiestudie: oktober 2011 » Opdrachtgever(s): Martin Kalshoven & Rob Mulders » Initiatief Furore en LUMC » Problemen: » Gegevensextractie voor onderzoek (en bedrijfsvoering en zorg) arbeidsintensief en ingewikkeld » Betrouwbaarheid gegevens na extractie. » Doel: bepalen van haalbaarheid van het realiseren van het ontsluiten van gegevens op een uniforme wijze, waarna deze gegevens kunnen worden gebruikt door onderzoek, bedrijfsvoering en zorg. » Belangrijk: draagvlak / mandaat

Medical Intelligence

3

Data extracties Data extractie parelsnoer

Office Excel

Cognos

DBC Onderhoud

EZis Stagin g omge ving

Data extractie DSCA

PDMS

MIS PeopleSoft

EZis DWH

ProMI ProMISe Overzichtgene rator

Decentrale Applicaties

EZis CS-ComEz

EZis DB

Data extractie cura rata / kindergeneeskunde Data extractie voor MIS Data extractie voor ... Medical Intelligence - definitiestudie

4

(Mosos, Diamant, Cl. Assistant, Miracle)

Se

Centrale Applicaties (GLIMS, Cyberlab, MetaVision, …)

Steeds meer vragen Percentage patiënten verwezen voor palliatieve radiotherapie van pijnlijke botmetastase waar ernst •Informatie over ziekteverloop van de pijn voor start wordt •Betrouwbare brongegevens, direct vastgelegd op een schaal van 0 uit primaire proces tot 10 Onderzoekers

•Snel kunnen voldoen aan nieuwe informatievragen

Specialistische onderzoeksvragen (NCDR, PRN)

Management en zorg •Kwaliteitsverbeteringen •Efficientie verbetering •Ondersteunen beslissingen •Indicatoren •BI op bron •Inzicht in resultaat behandeling •Ondersteunen beslissingen

Percentage patiënten bij wie kankerweefsel is achtergebleven na een borstbesparende operatie

Ketens

Informatie beheer •Inzicht in proces gegevensdistributie •standaardisatie Medical Intelligence - definitiestudie

Toegenomen urgentie prestatie indicatoren (ZiZo, IGZ)

5

• een eenduidige bron voor uitwisselen richting keten

Voor elke casus dezelfde vragen Wat betekenen de gegevens?

Waar staan de gegevens?

Hoe krijgen we de gegevens uit het systeem?

Moet er geconverteerd worden?

Grote kans op dubbel werk Grote kans op interpretatieverschillen Grote kans op onbeheerde koppelingen Medical Intelligence - definitiestudie

6

Hoe komen de gegevens bij degene die er behoefte aan heeft?

Verschillen in interpretatie en context

Nicolette de Keizer, AMC


7

Meer dan EZIS alleen… patient

pers./organ. verrichting

allergie

medicatie

opname

zorglogistiek verblijf

protocol

consult

biomateriaal

beeld consents

complicatie diagnostiek zorgpad

financieel

verwijzing terminologie


careplan

8

order

Ideaalbeeld »Eén werkwijze en route voor het binnenhalen van gegevens uit diverse bronnen »Eén beheersomgeving voor de definitie en standaardisatie, samenvoegen en vertaling van brongegevens »Eén uitleverplatform voor genormaliseerde gegevens


9

Een enkele verzamelen uitleverarchitectuur ZIZI SSZIS

Definities van gegevens heeft de vertaler nodig om gegevens op de juiste wijze in de database te zetten.

bronnen

ZIZI SSZIS Eenvoudige opzet database; simpel informatiemodel met niet al te veel tabellen

gegevens definities

ontsluiter

Dit is de plek waar een onderzoeker kan kijken welke gegevens hij precies nodig heeft.

Informatie modellen vertaler Medical Intelligence DB

Formaat controle Combineren van gegevens

Converteren naar gewenste format / definitie

Omzetten van gegevens naar gewenste formaat, maar geen wijzigingen in inhoudelijke betekenis

ad hoc selecties

standaard selecties


Anonimisatie / pseudonimisatie

Onderhouden gegevens definities Audit / logging Aggregeren gegevens

Ordenen en relateren gegevens

Leveren gegevens

toegang

Gegevens catalogus

Ontvangen gegevens

Selecteren gegevens uit bron

MI Portaal

Leveren gegevens

afnemers 10

Opslaan gegevens

Standaard / ad hoc selecties

Leveren gegevens

Gegevens verzameling aanbieden

Vanaf hier kan je gegevens verrijken of kolommen toevoegen. Ook exports maken voor andere tools

Acties voor centrale ICT

1. Waar staan welke gegevens?

2. Hoe ontsluit ik de gegevens?

Metavision

PeopleSoft GLIMS

Cyberlab

Persoon: iemand die Patiënt: registratie van Roken: aantal keren dat



Clinical Assistant



Miracle Persoon: iemand die Patiënt: registratie van Roken: aantal keren dat


Mosos Persoon: iemand die Patiënt: registratie van Roken: aantal keren dat

CS-Ezis

Diamant 3a. Wat is de gegevensdefinitie? Medical Intelligence - definitiestudie

3b. Hoe is het invulgedrag? 11

Advies

Breng applicatielandschap in kaart Volledig dekking datadefinities onhaalbaar » Begin met basisdossier (bron) » Of al bekende sets (DSCA) en pilots (zoals prestatie indicatoren) (bron) » Ga na hoe je deze gegevens wilt aanbieden (doel) » Koppel definities aan de blauwdrukken (processen) Volledige dekking ontsluiten gegevens onhaalbaar » Ontsluit CS-Ezis op database-niveau, alleen wat nodig is » Bij andere applicaties: ga niet verder dan “officieel” beschikbare mogelijkheden en bestaande uitwisseling of in overleg met de leverancier » Samenwerking met UMCU Beheer van het definiëren en verzamelen van gegevens Medical Intelligence - definitiestudie

12

Oplossingen Standaard producten Data Aggregation “Middleware”: Although a great deal of data already exist in the form of claims data, prescribing information, lab and imaging results, and clinical records, much of this data is trapped in different, incompatible databases. The last few years have seen the emergence of new middleware products designed to extract data from disparate legacy systems and put them in a compatible format.

Volledige producten • dbMotion • Microsoft Amalga • CareAlign ICA • MediCity Meditrust • Intersystems HealthShare • 3M CDR • Code24.nl (MCA) • Quiterian

Een van de drie “emerging technologies” uit het rapport over de toekomst van zorg-ICT van de President’s Council of Advisors on Science and Technology, December 2010

Halffabrikaten • Tolven (open source) • M-Grid

Producten in huis • • • • • •

Cognos MIS Cloverleaf Eigen import/conversiescripts dbMotion Tragpi


13

Advies Kies een pilot » Basisdossier, DSCA, prestatieindicatoren Low-key uitbreiden huidige MIS » MIS uitbreiden tot generiekere oplossing met detailgegevens » MIS vullen vanuit CS-Ezis » Cognos gebruiken als uitleverportaal » Voor uitlevering onderzoek, eigen scripts » Alle gegevens in MIS goed gedefinieerd en aan proces gerelateerd Pas na een aantal pilots kijken wat de eisen aan een standaard oplossing zijn » Standaardoplossingen zijn prijzig » Zonder zicht op huidige/gewenste data definities niet te implementeren » Specifieke ontsluiting Nederlandse softwarepakketten zullen toch ontwikkeld moeten worden Medical Intelligence - definitiestudie

14

Vragen / opmerkingen?


15

Medical Intelligence Strategiestudie Vernieuwing Zorg-ICT

Recommend Documents