Medical Intelligence Strategiestudie Vernieuwing Zorg-ICT
Hergebruik, standaardisatie en samenwerking
Uitdaging van het delen van medische onderzoeksdata – 12 september 2012
Agenda
Medical Intelligence Aanleiding Concept Uitgangspunten Realisatie Ursula Letschert adviseur / informatie architect LUMC Medical Intelligence
2
Aanleiding Data extractie Parelsnoer DWH Centraal ZIS/EPD
Data extractie NDF
DBC / DOT Zorg applicati e
Data extractie DSCA Data extractie NOTR
HRM systeem CTM S Rapportages
Data extractie Kindergeneeskunde Data extractie voor MIS
Office Excel
Onderzoeksda tabase
Data extractie voor … Decentrale applicatie
Stat. Tools
Medical Intelligence
Decentrale onderzoeks database
Nog een decentrale database
Steeds meer vragen Percentage patiënten verwezen voor palliatieve radiotherapie van pijnlijke botmetastase waar ernst •Betrouwbare brongegevens, direct van de pijn voor start wordt uit primaire proces vastgelegd op een schaal van 0 • Snel kunnen voldoen aan nieuwe tot 10
Onderzoekers
informatievragen
Specialistische onderzoeksvragen (NCDR, PRN)
Management en zorg • Kwaliteitsverbeteringen • Efficientie verbetering • Ondersteunen beslissingen • Indicatoren • Inzicht in resultaat behandeling
Percentage patiënten bij wie kankerweefsel is achtergebleven na een borstbesparende operatie
Informatie beheer • Inzicht in proces gegevensdistributie • Standaardisatie
Medical Intelligence
Toegenomen urgentie prestatie indicatoren (ZiZo, IGZ) 5
Ketens • 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
6
Hoe komen de gegevens bij degene die er behoefte aan heeft?
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
Sneller, efficienter aanbieden van zorggegevens Meer mogelijkheden hergebruik gegevens. Standaardisatie van gegevens. Medical Intelligence
7
Een enkele verzamel- en uitleverarchitectuur ZIS ZIS
ZIS
bronnen
Gebruik maken van bestaande (inter-) nationale standaarden
gegevens definities
ontsluiter
ZI SZISZIS
toegang
Informatie modellen vertaler Medical Intelligence DB
Formaat controle Combineren van gegevens
ad hoc selecties
Converteren naar gewenste format / definitie Leveren gegevens
standaard selecties
Medical Intelligence
Onderhouden gegevens definities Audit / logging Aggregeren gegevens
Ordenen en relateren gegevens
Leveren gegevens
Anonimisatie / pseudonimisatie Gegevens catalogus
Ontvangen gegevens
Selecteren gegevens uit bron
MI Portaal
afnemers 8
Opslaan gegevens
Standaard / ad hoc selecties
Leveren gegevens
Gegevens verzameling aanbieden
Uitgangspunten » Hergebruik » Eén werkwijze en route voor het binnenhalen van medische en researchgebonden gegevens uit diverse bronnen » Eén beheersomgeving voor de definitie en standaardisatie, samenvoegen en vertaling van brongegevens » Eén uitleverplatform voor gebruiksklare gegevens » Implementeerbaar in bestaande IT-omgeving » Stapsgewijze vulling » Pilot projecten » Volledige dekking ontsluiten gegevens onhaalbaar
Medical Intelligence
9
Uitgangspunten – gedeelde inspanning Samenwerking » UMCU, LUMC en Furore » Gedeelde inspanning » Gezamenlijk ontwerp » Leren van elkaar » referentiemodel (UMCU, LUMC, Furore, UMCG en ErasmusMC)
Maak gebruik van reeds bestaande oplossingen en standaardiseer » Tools » Coderingsstelsels / standaardisatie / eenheid van taal
Medical Intelligence
10
Hergebruik ZIS
Lab
Klachten Diagnoses
Episode Consult
Statistische tools Medical Intelligence
Vragenlijste n
Labuitslagen
Vragenlijsten
0
Biomaterialen
Medicatie
Nationale registraties
Consent
Interne Toepassingen
Bron-specifieke extracties
Gedeelde productkennis repository/ETL tooling
Medical Intelligence
12
LUMC / UMCU / Furore Model Medical Intelligence
Gedeelde data-definities
Referentiemodel voor realisatie pseudonimiseren Validatie / filtering
selecteren gegevens leveren gegevens
Catalogus
anonimiseren
pseudonimiseren
Toepassen dataconstraints
historisch verankeren
Code mapping Structural & semantic mapping
(Ad-hoc) selectie
Samenstellen dataset
pseudonimiseren
Selectie dataset
Berekende / afgeleide waarden
Vaste rapportages Syntactisch mappen
Integratie
Transformatie
Uitgifte
“Tijdelijk klaarzetten”
“Historisch verankeren”
“Schone vijver”
“Gegevensportaal”
performant
autorisatie
Medical Intelligence
Analyse
Registratie
Staging
1 – op – 1
Datavault
ZIS onafhankelijk
Multi format
Bronformaat
Archief
CCD / CCR compatible
End user
Gegevensstandaarden en informatiemodellen Medical Intelligence zal voor de ‘schone vijver’ gebruik maken van nationale en internationale gegevensstandaarden en informatiemodellen voor het bepalen van: » definitie van gegeven; » wijze van van opslaan van een gegeven; » relevante context van een gegeven; » relaties tussen gegevens.
Medical Intelligence
14
Standaardisatie
Medical Intelligence
Standaardisatie
Bestaande CCD-indeling waar het kan Extensies op bouwstenen waar het moet Semantische interoperabiliteit via (inter)nationale thesauri Nauwlettend de (inter)nationale ontwikkelingen volgen en toepassen Eigen ervaring terug inbrengen in standaardisatiecommissies
Medical Intelligence
Werkwijze Nieuwe informatiebehoef te
Bestaande/nieuwe kerndossier onderdelen?
Inventariseren bronnen
Aansluiten op standaarden
Bestaan er (inter)nationale gegevensdefinities?
Herbruik, aanpassing, documentatie
Inrichten
Gestructureerde gegevens uit ZIS/EPD bruikbaar?
Anders: Inzetten bouwsteen component in vragenlijst
Extractie
Staging van databasegegevens uit ZIS/EPD
Conversie naar gestandaardiseerde inhoud
Aanbieden
Pseudonimisatie, autorisatie
Aanbieden eindgebruikersview op gegevens
Medical Intelligence
Samenwerking
Gericht op deelname UMC’s in Nederland Algemene ziekenhuizen in Nederland mogen afnemen via Furore
Medical Intelligence
Vragen / opmerkingen?
Medical Intelligence
21
