Top 5 data management uitdagingen voor de gezondheidszorg: Patiëntgegevens beheren

  1. Home
  2. Blogs
  3. Top 5 data management uitdagingen voor de gezondheidszorg: Patiëntgegevens beheren
Categorie: Blogs

De zorgsector is van enorme omvang en cruciaal belang. In Nederland maken de zorgkosten meer dan 14,5% (2020) van het BBP uit. De gegevens die zorgorganisaties genereren, verzamelen en beheren zijn ook enorm en hebben een steeds grotere impact op de industrie. RBC Capital Markets schat dat ongeveer 30% van het wereldwijde datavolume wordt gegenereerd door de gezondheidszorg. Tegen 2025 zal de samengestelde jaarlijkse groei van gegevens voor de gezondheidszorg 36% bedragen. Dat is 6% sneller dan productie, 10% sneller dan financiële dienstverlening en 11% sneller dan media en entertainment. Met zo’n grote hoeveelheid gegevens die door zorgaanbieders wordt gegenereerd, is het geen verrassing dat de uitdagingen op het gebied van datamanagement steeds groter worden.

In deze blog komen 5 van de meest voorkomende uitdagingen op het gebied van datamanagement voor zorgorganisaties aan bod, en bespreken we hoe je deze kunt overwinnen.

DATA MANAGEMENT UITDAGING #1:
HOE BEHOUDT U DE VEILIGHEID EN NALEVING VAN DE AVG?

AVG is de afkorting van Algemene Verordening Gegevensbescherming. Deze verordening zorgt ervoor dat in de hele EU dezelfde privacywetgeving geldt. Dit heeft ook gevolgen voor de gezondheidszorg. De AVG heeft normen voor databescherming vastgesteld voor gegevens in de gezondheidszorg. Dit houdt in dat gegevens toegankelijk zijn voor degenen die geautoriseerd zijn om ze in te zien, terwijl gegevens tegelijkertijd worden beschermd tegen hackers of andere onbevoegde personen.

Uit cijfers van de Autoriteit Persoonsgegevens (AP) blijkt dat ook de zorgsector de afgelopen jaren geplaagd wordt door datalekken. Volgens het laatste jaarverslag van de AP is het aantal (gemelde) datalekken in 2019 met bijna dertig procent gestegen tot maar liefst 27.000. Het rapport laat zien dat de zorg het op één na hoogste aantal meldingen van datalekken had, vergelijkbaar met voorgaande jaren. Met de recente diefstal bij de GGD is er ook in media veel aandacht voor datalekken in de sector. Zoals eerder vermeld, zijn de gegevens die zorgorganisaties genereren van enorme omvang. Het kan moeilijk zijn om al deze gegevens te beheren – en omdat AVG-compliance zo belangrijk is, staat er veel op het spel als er iets misgaat.

HOE OVERWINNEN WE DEZE UITDAGING:

Een datamanagementplatform met functies voor databeveiliging, afstamming en bewaking van gegevenskwaliteit kan zorgorganisaties helpen bij het handhaven van dataprivacy, -bescherming en -beveiliging. Met TimeXtender kunnen zorgorganisaties proactief gegevenstoegang beheren, gegevensactiviteit in de gehele gegevensomgeving bewaken en voorkomen dat gevoelige gegevens in verkeerde handen vallen.

TimeXtender biedt geautomatiseerde dataprojectdocumentatie, datalijn en datakwaliteitswaarschuwingen, zodat u elke seconde van elke dag precies weet wie toegang heeft tot uw gegevens. Met TimeXtender kunt u gebruikers aanmaken, toegangsrechten bepalen en machtigingen op object- en rijniveau inschakelen om databeveiliging en kwaliteit te waarborgen. Door gebruikers alleen toegang te geven tot wat ze nodig hebben om hun werk goed te doen, kunt u er zeker van zijn dat uw medische dossiers veilig blijven.

DATA MANAGEMENT UITDAGING #2:
HOE BEHOUDT U DE GEGEVENSKWALITEIT?

Datakwaliteit is essentieel in datamanagement. Wat heb je tenslotte aan data als het geen accurate data zijn?

De gegevens die door zorgorganisaties worden verzameld en gebruikt, helpen datawetenschappers bij het maken van datamodellen die toekomstige patiëntresultaten kunnen voorspellen. Deze gegevens worden vervolgens gebruikt om zorgverleners te helpen betere behandelprotocollen te maken en het helpt zelfs farmaceutische bedrijven om nieuwe behandelingen voor patiënten te ontwikkelen. Omdat gegevenskwaliteit zo belangrijk is, moeten teams betrokken bij het datamanagement in de gezondheidszorg er zeker van zijn dat ze gegevens verzamelen die nauwkeurig zijn, wat moeilijk kan zijn omdat gegevens over zoveel verschillende databronnen zijn verspreid.

HOE OVERWINNEN WE DEZE UITDAGING:

Om de datakwaliteit beter te beheren, moeten zorgorganisaties een volledige datalijn hebben. Gegevensafstamming is de uitdaging voor datamanagement waarbij gegevenseigenaren de gegevensafstamming kunnen herleiden tot de brongegevens en vervolgens gegevensnauwkeurigheid en kwaliteitsproblemen kunnen identificeren.

TimeXtender’s functies voor gegevensafstamming en impactanalyse bieden gegevenseigenaren een volledig audit trail (ook wel audit log genoemd) van datawijzigingen, waardoor ze snel afwijkingen in de gegevens kunnen detecteren en daar goed en tijdig op kunnen reageren. Bovendien laten datakwaliteitswaarschuwingen datamanagers weten als gegevens onnauwkeurig of onvolledig zijn, zodat ze actie kunnen ondernemen om deze te corrigeren voordat ze rapporten maken, opslaan voor back-updoeleinden, enz.

TimeXtender’s metadata-gedreven aanpak biedt een snelle, schaalbare structuur voor het organiseren van dataprojecten met “alleen-lezen” toegang; TimeXtender heeft nooit toegang tot uw werkelijke gegevens, waardoor veel beveiligingsproblemen worden weggenomen. Alle functies zijn beschikbaar in het product zelf om eenvoudige integratie te ondersteunen, zonder uitgebreide aanpassingen of een lappendeken van tools van derden.

DATA MANAGEMENT UITDAGING #3:
HOE GARANDEER JE DATA BESCHIKBAARHEID?

In moderne zorgorganisaties wordt het steeds belangrijker om snel datagedreven beslissingen te kunnen nemen. Om beslissingen te nemen, zijn echter gegevens van hoge kwaliteit nodig die gemakkelijk toegankelijk en begrijpelijk zijn.

Als gegevens moeilijk toegankelijk en begrijpelijk zijn, kunnen gegevenswetenschappers gegevens niet effectief gebruiken en kunnen zorgverleners de patiënten niet de best mogelijke zorg bieden.

HOE OVERWINNEN WE DEZE UITDAGING:

De behoefte aan gemakkelijke, snelle toegang tot data is waarom datawarehouses zo belangrijk zijn. Een datawarehouse is een strategie voor datamanagement die gegevens uit andere gegevensbronnen verzamelt, opschoont en op één centrale locatie opslaat om te worden gebruikt voor analyse- en rapportagedoeleinden.

Het gebruik van datawarehouses heeft verschillende voordelen:

  • Datawarehouses kunnen gegevens uit meerdere bronnen verwerken, waardoor het gemakkelijker wordt om gegevens over verschillende gegevenssilo’s te consolideren.
  • Datawarehouses maken een robuustere data-analyse mogelijk dankzij data die op een specifieke manier zijn gestructureerd.
  • Ze bieden datamanagement, dat de gegevenskwaliteit garandeert en tegelijkertijd de beveiliging verbetert.
  • Datawarehouses verwijderen gegevensredundanties, waardoor de gegevens meer gestroomlijnd zijn voor analysedoeleinden. Dit leidt tot hogere analytische verwerkingssnelheden.

Het opzetten en beheren van datawarehouses kan echter complex en tijdrovend zijn zonder de juiste software voor datamanagement. Gelukkig kun je met de drag-and-drop-interface van TimeXtender een datawarehouse 10x sneller bouwen dan standaardmethoden. Zodra uw gegevens zijn geïntegreerd, opgeschoond en voorbereid voor analyse door TimeXtender, kunt u een subset van gegevens aan individuele gebruikers, teams en afdelingen leveren met behulp van semantische modellen. Dit zorgt voor een snelle creatie en flexibele aanpassing van dashboards en rapportages.

Als al uw gegevens zijn opgeslagen in één formaat en op één locatie, wordt ook de basis gelegd voor elk type geavanceerde analyse, zoals AI en Machine Learning.

DATA MANAGEMENT UITDAGING #4:
HOE VIND JE VOLDOENDE GEKWALIFICEERD PERSONEEL DIE WETEN HOE DEZE COMPLEXE SYSTEMEN TE GEBRUIKEN?

Het tekort aan datamanagementvaardigheden is een van de meest urgente uitdagingen op het gebied van datamanagement in de gezondheidszorg van vandaag. Datamanagement is uitgegroeid tot een complex beroep dat vele jaren hands-on ervaring vereist om de tools en processen ervan onder de knie te krijgen. Data in de gezondheidszorg groeien met de dag en er zijn niet genoeg dataprofessionals om de toename aan te kunnen.

Er zijn maar weinig dataprofessionals die de datamanagementvaardigheden hebben die nodig zijn om data-architectuurstrategieën van concept tot voltooiing te brengen, of het nu gaat om het creëren van datawarehouses of data-lakes. De gegevens moeten ook worden opgeschoond, voorbereid voor analyse en omgezet in een formaat dat compatibel is met het datawarehouse-platform – een proces dat enkele maanden kan duren.

Voor zorgorganisaties die geen groot IT-team of een data scientist in dienst hebben om data voor te bereiden, kan het datamanagementproces een enorme uitdaging zijn.

HOE OVERWINNEN WE DEZE UITDAGING:

Aangezien van zorgorganisaties wordt verwacht dat ze data-analyse omarmen, zijn velen op zoek naar tools die data scientists snel en gemakkelijk de data geven die ze nodig hebben, waardoor er geen behoefte is aan een groot team van informatie- en data-analisten die experts zijn in het opschonen en voorbereiden van data. Het datamanagementsysteem moet slim genoeg zijn om veel van de gegevensvoorbereiding voor u te doen, zodat de informatie- en data-analisten zich kunnen concentreren op activiteiten met een hogere impact, zoals analyse, in plaats van gegevensvoorbereiding.

Gelukkig maakt TimeXtender data-integratie, opschoning en voorbereiding extreem snel en eenvoudig. TimeXtender biedt geautomatiseerde gegevensvoorbereiding en mogelijkheden voor gegevenskwaliteit die het voor zorgprofessional gemakkelijk maakt om meer waarde uit data te halen. TimeXtender is gebaseerd op geautomatiseerde low-code/no-code-technologie en maakt verbinding met meer dan 250 gegevensbronnen, voert automatisch datatransformaties uit en integreert gegevens onmiddellijk in het datawarehouse. Zodra gegevens zijn geïntegreerd, kunnen zorgprofessionals semantische datamodellering gebruiken om snel gegevensrapporten en -dashboards te maken en tegelijkertijd gegevenskwaliteit, -management en -beveiliging te waarborgen. Hierdoor hebben zorgprofessionals snel toegang tot de gegevens die ze nodig hebben zonder afhankelijk te zijn van een groot team van informatie- en data-analisten, waardoor data-analyses worden versneld en datagestuurde gezondheidszorg werkelijkheid wordt.

DATA MANAGEMENT UITDAGING #5:
HOE BESLIS IK WELKE TOOL IK HET BESTE KAN GEBRUIKEN VOOR DATAMANAGEMENT IN DE GEZONDHEIDSZORG?

De datamanagementmarkt zit vol met tools die beloven de data-uitdagingen van de gezondheidszorg het hoofd te bieden. Er zijn echter maar weinig van deze datatools die dataprofessionals in de gezondheidszorg de mogelijkheden bieden die ze nodig hebben om te slagen. Erger nog, de overgrote meerderheid van de ‘platforms’ zijn eigenlijk slechts een lappendeken van langzame, complexe, handmatige tools die dataprofessionals moeten samenvoegen. Veel Data Management Platforms claimen eenvoudige, geautomatiseerde, low-code/no-code-oplossingen te zijn voor data-integratie en voorbereiding. Als je echter wat verder onder de motorkap kijkt, zul je zien dat de “low-code/no-code”-elementen extreem beperkt zijn en dat dataprofessionals nog steeds vastzitten aan het handmatig coderen van de meeste data-integratieprocessen.

Datamanagement in de gezondheidszorg heeft dringend behoefte aan een oplossing die gegevensintegratie en gegevensvoorbereiding snel en eenvoudig maakt. De tools die dataprofessionals nodig hebben om te slagen zijn er, maar datateams in de gezondheidszorg moeten hun huiswerk doen voordat ze een datamanagementtool kiezen. Een datamanagementtool moet bijvoorbeeld zorgorganisaties de mogelijkheid bieden om zowel data in de cloud als on-premise op te slaan. Zorgorganisaties krijgen daarmee de flexibiliteit die ze nodig hebben om data architecturen te bouwen die passen bij de unieke (vaak gevoelige) gegevensvereisten in de zorg.

HOE OVERWINNEN WE DEZE UITDAGING:

Kortom, datakwaliteit is voor iedere organisatie van belang. Dat geldt al helemaal in de zorg, waar instellingen te maken hebben met gevoelige informatie en waar efficiëntie noodzakelijk is. Daarom kiezen steeds meer zorginstellingen voor het datamanagementplatform van TimeXtender om data uit verschillende bronnen op eenvoudige en veilige wijze bij elkaar te brengen als fundering voor rapportages en analyses.

TimeXtender is een krachtige oplossing die dankzij haar ontwerp veel uitdagingen op het gebied data binnen de zorg op kan lossen. TimeXtender bestaat uit 3 componenten: Operational Data Exchange (ODX), Modern Data Warehouse (MDW) en de semantische laag. Aan de ODX koppel je doormiddel van de meer dan 200 ingebouwde CDATA-connectoren eenvoudig je ruwe data. Deze data kan opgeslagen worden in zowel een lokale database of in de Cloud (bijvoorbeeld Azure). In het Modern Data Warehouse (MDW) bouw je eenvoudig een of meerdere data warehouses. In de semantische laag wordt het datamodel opgebouwd dat eenvoudig naar zowel Power BI, Qlik of Tableau kan worden gepusht. TimeXtender is volledig geïntegreerd in het Microsoft landschap, waardoor het probleemloos aansluit op de Microsoft componenten Data Lake, Data Factory of Synapse. Daarnaast is het geschikt voor zowel organisaties die een cloud strategie hebben, hybride werken of alles lokaal beheren. Afsluitend heeft TimeXtender een gebruiksvriendelijke interface waarbinnen de 3 omgevingen (ODX, MDW, Semantiek) weergegeven en zonder uitgebreide programmeer kennis beheerd kunnen worden.

Meer weten over de mogelijkheden van TimeXtender? Op verschillende manieren delen we graag onze kennis met je. Laat je gegevens achter voor een introductie met TimeXtender en/of een persoonlijke live demo van het platform.

Wil je meer weten?

Voor meer informatie of een vrijblijvende workshop kun je contact opnemen met Arnoud van der Heiden.

Reacties

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

Dit is een verplicht veld
Dit is een verplicht veld
Geef een geldig e-mailadres op.