Big Data. Gaat het iets voor de zorg betekenen? Dr N.S. Hekster 18 maart Big Data in de Zorg IBM Corporation

Transcriptie

1 Big Data Gaat het iets voor de zorg betekenen? Dr N.S. Hekster 18 maart

2 Introductie Spreker Nicky Hekster Technical Leader Healthcare & LifeSciences IBM Nederland BV Johan Huizingalaan VH Amsterdam Mobile:

3 Artsen weten vaak niet welke behandeling de beste is Januari 2015 Medisch specialisten weten in veel gevallen niet wat voor hun patiënt de juiste behandeling is. Artsen kunnen bij aandoeningen vaak kiezen uit verschillende behandelingen. In onderzoek van de Orde van Medisch Specialisten en EenVandaag geeft 61 % van de artsen aan in minstens 25% van de gevallen niet te weten welke behandeling de beste is. Aan het onderzoek deden ruim 2000 artsen mee. 3

4 4

5 Patiëntregistraties Nictiz, het Zorginstituut en elf zorgpartijen zorgen voor één landelijk overzicht 135 verschillende patiëntenregistraties, 35 zorgspecialismen. 88 verschillende organisaties beheren deze patiëntenregistraties. Daarnaast zijn 32 registraties in de inventarisatie opgenomen die niet direct patiëntgegevens vastleggen, maar wel betrekking hebben op de kwaliteit van de zorg. Patiëntenregistraties leveren een waardevolle bijdrage om de kwaliteit van de zorg te verbeteren. Het landelijke overzicht maakt voor iedereen inzichtelijk welke patiëntenregistraties er beschikbaar zijn en dat komt de transparantie ten goede. Zorgleveranciers kunnen dit overzicht ook bijvoorbeeld voor hun informatiebeleid gebruiken. 5

6 Nieuwe inzichten, onderzoek en voortuitgang doen de complexiteit van zorg, onderzoek, en onderwijs toenemen Elke dag worden artsen geconfronteerd met Begrijpen van de toestand van de patiënt Formuleren van behandelopties Medische informatie verdubbelt elke 5 jaar. Selectie van een persoonlijk behandelplan gegeven verschillende databronnen van variërende volledigheid en betrouwbaarheid gebaseerd op de laatste richtlijnen en medische literatuur gebaseerd op comorbiditeit, voorwaarden, CIA, bijwerkingen, en de patient s specifieke wensen of klinische attributen 80% van de zorgprofessionals besteedt ten hoogste 5 uur/maand om bij te blijven. Slechts 20% van de kennis die artsen/behandelaren gebruiken is evidence Elke dag worden onderzoekers geconfronteerd met based: 1 op de 5 diagnosen zijn niet correct of incompleet. Bijhouden van de medische literatuur steeds toenemend volume aan wetenschappelijke medische artikelen en boeken Ontdekken en naar boven halen van nieuwe verbanden het kijken naar verschillende disciplines en het ontdekken van nieuwe relaties tussen ziekten, genetica en medicatie Genereren van nieuwe inzichten en vermoedens voor toekomstig onderzoek ontwikkeling van valide hypothesen om tot nieuwe ontdekkingen te komen

7 De patiënt zelf als informatiebron

8 Hoezo dus personalized medicine? Vereist betere registratie, toegang tot en analyse van relevante patient- c.q. cliëntinformatie, processen en klinische kennis Goed Meer kunst dan wetenschap Meer wetenschap dan kunst Gepersonaliseerd (Gebaseerd op mensen zoals ik) Toegang tot relevante patiëntinformatie Voorspellend en Evidence-based (Gebaseerd op patiënten- en cliëntencohorts) Intuïtief en volgens klinische consensus/richtlijn (Op basis van partiële toegang tot beschikbare patiënt- en cliëntinformatie en klinische kennis) Matig Proefondervindelijk (Gebaseerd op expertise en ervaring) Matig Goed Toegang tot klinische kennis (e.g. Diagnostische hulpmiddelen, kennis van de oorzaken van ziekten, empirisch bewijs of vergelijkende effectiviteit) Bron: IBM Global Business Services and IBM Institute for Business Value 8

9 Big Medical Data opweg naar precisiegeneeskunde Voor de professional en patiënt van gegevens naar inzicht Coaching bij het nemen van complexe beslissingen Holistische kijk op de patient(encohorts) personalisatie Coaching bij levensstijl spiegelinformatie Zelfredzaamheid en verantwoordelijkheid 9

10 Analytics in de praktijk We staan hier! Voorspellen Optimalisatie BI Rapportage en ad hoc Analyse Wat is de beste keuze? Wat gaat er gebeuren? Wat zal het gevolg zijn? Wat gebeurde er? Wanneer en waar? Hoeveel? Huidige analytics niveau Transactionele rapportage Data-integratie Data warehouse Decision support analytics Voorspellende analyses Basale rapportage Spreadsheets Financieel, administratief Dashboards Klinische data repositories Afdeling data marts Instellingbrede analytics Evidence-based medicine ROMs Clinical outcomes analytics Clinical Decision Support Gepersonaliseerde zorg Dynamische fraudedetectie Patiëntgedrag Beheersing epidemieën 10

11 Watson de toekomstige doktersassistent? Complexe diagnosen Betere en beter afgestemde medicatie of behandelplan Voorkomen van medische missers Evidence Based Medicine (EBD) Natuurlijke taal interface NLP Menselijk redeneren 11

12 Slimmere gezondheidszorg d.m.v. analytics Analyse van gestructureerde en ongestructureerde data rondom hoofdhalskanker en andere aandoeningen en correlaties van comorbiditeit. Montpellier Analyse van juiste eerste behandelopties om erosieve vorm van reumatoide polyartritis tegen te gaan. Onderzoek naar de afwijkingen van richtlijnen en best practice behandelingen bij kanker, gegeven kwaliteit en uitkomst. Creëren van een uitgebreide corpus van gegevens over epilepsie, waaruit via predictive analytics betere behandelingen en medicatievoorschriften worden gedistilleerd. Verbetering van kennis over en plannen van heropnames rondom Congestief Hartfalen (CHF) via het correleren van ongestructureerde en gestructureerde data 12 Up-to-date management informatie om competitieve voorsprong te krijgen. Verbetering van de doelmatigheid en kwaliteit van planning en control cyclus.

13 Dank voor uw aandacht! 13