Ziekenhuizen zoeken manieren om efficiënter te werken, met focus op taakverlichting, soepele processen en optimale benutting van capaciteit. Zuyderland Medisch Centrum pakt deze ambities aan met een dataplatform én predictieplatform. Manager Data en Artificial Intelligence Guido Frijns: “Door slim gebruik te maken van data en technologie zetten we medewerkers effectiever in en besparen we nodeloze kosten, met tal van positieve neveneffecten."

Een van de grootste uitdagingen ligt bij de afdeling Spoedeisende Hulp (SEH). Die is onvoorspelbaar van aard en vormt een belangrijk knooppunt in het ziekenhuis. Patiënten stromen vaak door naar andere afdelingen, wat kan leiden tot overbelasting, onnodige verplaatsingen en extra inzet van medewerkers. Guido: “Dat maakt het relevant om juist op de SEH beter te voorspellen wat er gebeurt: hoeveel patiënten worden verwacht, met welke klachten, en wat is hun verwachte zorgzwaarte?” 

Om de uitdagingen op de SEH aan te pakken, ontwikkelde Zuyderland een dataplatform. Alleen met eenduidige en betrouwbare data zijn nauwkeurige voorspellingen mogelijk. Guido: “We namen afscheid van SAP Business Warehouse en stapten met Conclusion als ontwikkelpartner over naar Microsoft Fabric in de cloud. Dit biedt een flexibel en schaalbaar platform waarin alle cure-, care- en ggz-gegevens samenkomen. Het platform verbetert de datakwaliteit, maakt analyses eenvoudiger en wordt breed binnen ons bedrijf gebruikt.” 

Gegevens uit verschillende systemen worden uniform gedefinieerd, gebundeld en centraal beschikbaar gesteld in één betrouwbare informatiebron voor het hele ziekenhuis; waarbij er volop aandacht uitgaat naar compliance. 

De dashboards en AI-modellen van het dataplatform zijn samen met zorgmedewerkers en managers ontwikkeld, zodat uniforme en betrouwbare data optimaal wordt benut. Guido: “Door use cases met stakeholders te verzamelen, stelden we vast welke modellen de meeste waarde creëren voor efficiency en kwaliteit.” 

De dashboards zijn logisch, snel en intuïtief. Ze zijn geschikt voor verpleegkundigen, specialisten, ondersteunende medewerkers en stafleden, en sluiten aan op actuele informatiebehoeftes op verschillende niveaus. Zo is de ziekenhuisdata optimaal ontsloten, veilig en direct praktisch toepasbaar. Het dataplatform zorgt voor snellere rapportages, consistentere beslisinformatie en vormt de technologische basis voor voorspellende modellen en toekomstige zorginnovaties. 

Met het dataplatform als fundament, bouwde Conclusion met Zuyderland een belangrijk voorspellend model: het predictieplatform voor de SEH. Het ziekenhuis kan de instroom van patiënten op de SEH met een hoge mate van betrouwbaarheid voorspellen: het platform heeft een nauwkeurigheid van rond de negentig procent.

Guido: “Dit platform voorspelt welke patiënten zullen instromen met welke triagebehoefte. Het model houdt rekening met uiteenlopende factoren, zoals seizoen, dag van de week, weersomstandigheden, feestdagen en evenementen, zoals een marathon of popconcert.” De voorspellingen zijn uitgesplitst per locatie, specialisme en triagecode. Dit maakt gericht plannen mogelijk, zowel op de korte als de middellange termijn. 

Zo kan Zuyderland al weken van tevoren planningen afstemmen op de verwachte drukte en de benodigde inzet van personeel. Ook de inzet van middelen is voorspelbaar, bijvoorbeeld de benodigde bedcapaciteit. Guido: “We kunnen scherper plannen. Beter inschatten wat er nodig is qua inzet. Ook bij calamiteiten, zoals een zieke collega. Alles verloopt planmatiger.” 

Tegelijk zijn strategische beslissingen beter te onderbouwen, zoals de inzet van inhuurkrachten. Het ‘first time right’- principe op zijn best, waarbij Zuyderland processen direct goed uitvoert en bijsturing en correcties voorkomt. Guido: “Het resultaat is dat het ziekenhuis naar minder ad hoc-handelen toe kan en meer rust in de organisatie brengt.” 

Ook voor de klinische afdelingen bewijst het predictieplatform zijn waarde. Met voorspellingen van de doorstroom van patiënten vanuit de SEH, kunnen afdelingen hierop anticiperen. Guido: “Zo’n voorspellingsmodel staat niet op zichzelf, maar is onderdeel van een keten. Zo kunnen afdelingen zich goed voorbereiden op piekbelasting, door bijvoorbeeld extra verpleegkundigen in te roosteren of eerdere ontslagrondes van patiënten te plannen.” 

Deze toepassing biedt met tachtig procent nauwkeurigheid inzichten tot drie maanden vooruit. Hierbij is ook de zorgzwaarte een weegfactor, zodat de inzet van personeel nog preciezer op de behoefte is af te stemmen. 

De combinatie van dataplatform en predictieplatform heeft bij Zuyderland geleid tot duidelijke verbeteringen. Van tijd- en kostenbesparing tot een hogere medewerkerstevredenheid en verbeterde patiëntenzorg. Guido: “De zorg is nu beter planbaar, efficiënter voor medewerkers en kosteneffectiever. De basis van dit succes is de steeds betere datakwaliteit. Daar staan we voor, dat maakt ons different, en dat blijven we elke dag verder verbeteren.”