10 min lezen

De kracht van data mapping in de gezondheidszorg: voordelen, use cases & toekomstige trends

Data analytics

Gezondheidszorg

Trends

De kracht van data mapping in de gezondheidszorg: voordelen, use cases & toekomstige trends

Naarmate de gezondheidszorg en de ondersteunende technologieën zich snel uitbreiden, wordt er een enorme hoeveelheid gegevens en informatie gegenereerd. Statistieken tonen aan dat ongeveer 30% van het wereldwijde datavolume wordt toegeschreven aan de gezondheidszorg, met een verwachte groei van bijna 36% in 2025. Dit geeft aan dat de groeisnelheid veel hoger is dan die van andere industrieën zoals productie, financiële diensten en media en entertainment.

Deze gegevens hebben een enorm potentieel om de patiëntenzorg te verbeteren, onderzoek te verbeteren en gezondheidszorgactiviteiten te optimaliseren. Het effectief gebruiken van deze schat aan gegevens vormt echter een aanzienlijke uitdaging. Hier komt data mapping om de hoek kijken.

In deze blogpost verkennen we het concept van data mapping binnen de gezondheidszorg, waarbij we de voordelen ervan belichten en praktische toepassingen onderzoeken aan de hand van voorbeelden uit de praktijk.

Wat is datamapping in de gezondheidszorg

Data mapping in de gezondheidszorg is een proces waarbij zorggegevens uit verschillende informatiesystemen, zoals EMR/EHR, worden gekoppeld in een uniform formaat. Het stelt zorgverleners in staat om efficiënt patiëntgegevens te raadplegen en te gebruiken. Het proces omvat het maken van een gedetailleerde softwarekaart of blauwdruk van alle gegevens binnen het ecosysteem van gezondheidszorgsoftware.

Gegevens uit de gezondheidszorg komen vaak uit verschillende bronnen, waaronder elektronische medische dossiers, draagbare apparaten, medische beeldvormingssystemen en factureringssystemen. Elk van deze bronnen kan verschillende formaten en standaarden gebruiken, waardoor het moeilijk is om gegevens te integreren en te interpreteren. Het in kaart brengen van gegevens is bedoeld om deze complexiteit en versnippering van gegevenssystemen in de gezondheidszorg te verhelpen.

Krijg meer controle over uw ecosysteem van gezondheidszorggegevens met datamapping

Data mapping in de gezondheidszorg: use cases

Data mapping maakt meestal deel uit van het datamigratieproces binnen grotere projecten. In de gezondheidszorg wordt het op verschillende gebieden toegepast, maar er zijn enkele veelvoorkomende scenario's.

Migratie van data

Gegevensmigratie verwijst naar het overbrengen van gegevens van het ene systeem naar het andere, vaak gedreven door het overstappen naar een nieuw systeem, het upgraden van een bestaand systeem of het ondergaan van digitale transformatieactiviteiten, zoals het overstappen naar cloudsystemen. Data mapping zorgt voor overeenstemming tussen datavelden in verschillende systemen, foutloze overdracht en behoud van dataconsistentie met het origineel.

Dataintegratie

Data-integratie houdt in dat gegevens uit verschillende bronnen worden gecombineerd op één locatie, wat vooral belangrijk is voor bedrijven die meerdere datamanagementsystemen gebruiken. Data mapping speelt een cruciale rol bij integratie, omdat het bruggen slaat tussen de systemen die uw gegevens gebruiken en de consistentie en nauwkeurigheid ervan garandeert.

Gegevenstransformatie

Datatransformatie is het omzetten van gegevens van de ene indeling naar de andere om de bruikbaarheid te vergroten en de analyse te vergemakkelijken. Met datamapping kun je een uniforme indeling maken voor gegevens uit verschillende bronnen. Als je bijvoorbeeld tijd- en datumgegevens verplaatst van een spreadsheet naar een database, kunnen deze worden geconverteerd naar de standaardindeling "maand, dag, jaar".

Rapportagetools implementeren

Veel rapporteringsoplossingen maken gebruik van unieke terminologie en gegevensstructuren, zodat bedrijven hun gegevens moeten aanpassen. Data mapping stelt bedrijven in staat om hun gegevens af te stemmen op de terminologie en structuur van rapportagetools. Het helpt definiëren welke gegevens nodig zijn voor specifieke analyses en rapporten, waardoor de besluitvorming beter geïnformeerd wordt.

Elektronische gegevensuitwisseling

Elektronische gegevensuitwisseling (EDI) automatiseert de uitwisseling van documenten tussen bedrijven, optimaliseert processen, verlaagt kosten en verhoogt efficiëntie. In dit geval specificeert data mapping de gegevens die in documenten worden gebruikt, waar ze zich bevinden en hoe ze worden getransformeerd om overeen te komen met systemen van partners.

Voordelen van het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg

Gegevens van slechte kwaliteit kosten organisaties volgens Gartner gemiddeld $12,9 miljoen per jaar. Dit leidt weer tot complexere data-ecosystemen en onnauwkeurige besluitvorming. Met data mapping kunnen zorgverleners de kwaliteit van zorg verbeteren, kosten minimaliseren, patiëntresultaten verbeteren en effectieve datagestuurde beslissingen nemen.

Verbeterde patiëntenzorg

Door gegevens uit verschillende bronnen met elkaar te vergelijken, krijgen zorgverleners een beter inzicht in het gezondheidsprofiel van een patiënt, inclusief allergieën, medicijnen en eerdere behandelingen. Dit leidt tot snellere doorverwijzingen, minder vertragingen en minder administratieve rompslomp, wat resulteert in kostenbesparingen en een hogere patiënttevredenheid.

Interoperabiliteit

Interoperabiliteit zorgt ervoor dat artsen en andere zorgverleners toegang hebben tot het complete beeld van de gezondheidsinformatie van een patiënt, zelfs als deze verspreid is over verschillende systemen. Dit leidt tot beter geïnformeerde beslissingen, betere zorgcoördinatie en betere resultaten voor de patiënt.

Kostenbesparingen

In de gezondheidszorg komt handmatige gegevensinvoer vaak voor, wat leidt tot fouten en te weinig of te veel factureren. Data mapping automatiseert de gegevensoverdracht tussen verschillende systemen, vermindert deze fouten en standaardiseert formaten voor een eenvoudigere verwerking van verzekeringen.

Naleving van de regelgeving

Organisaties in de gezondheidszorg kunnen het in kaart brengen van gegevens gebruiken om naleving van regelgeving zoals HIPAA te vereenvoudigen. Door gegevenselementen in kaart te brengen volgens specifieke standaarden, kunnen ze de nauwkeurigheid, veiligheid en privacy van beschermde gezondheidsinformatie garanderen.

Datagestuurde inzichten

Door gegevens in kaart te brengen kunnen organisaties in de gezondheidszorg uitgebreide gegevensanalyses uitvoeren en gebieden identificeren waar middelen geoptimaliseerd kunnen worden. Deze inzichten stellen hen in staat om personeel en apparatuur efficiënter in te zetten, operationele kosten te verlagen en het gebruik van middelen te maximaliseren.

Onderzoek en ontwikkeling

Onderzoekers kunnen data mapping gebruiken om grootschalige klinische proeven en onderzoeken uit te voeren. Hierdoor kunnen ze trends in ziektepatronen en -relaties identificeren, de behoefte aan middelen voorspellen en effectievere gezondheidszorgstrategieën ontwikkelen.

"Het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg is een essentieel onderdeel van geïnformeerde besluitvorming. Het brengt verschillende bronnen samen in een enkele opslagplaats, wat helpt om de diagnostiek te verbeteren, de behandeling te personaliseren en de efficiëntie van het gezondheidszorgsysteem te verhogen. Uiteindelijk is het een investering in een betere levenskwaliteit, lagere kosten en een datagestuurde en patiëntgerichte gezondheidszorg."

Anastasia Ilkevich,

Portfolio manager in Healthcare and Medical technologies / Account Manager

Voorbeelden uit de praktijk van het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg

De EPD-software van Epic wordt wereldwijd door meer dan 305 miljoen patiënten gebruikt. De kern van naadloze gegevensuitwisseling is datamapping. Dankzij deze technologie kunnen zorgverleners moeiteloos informatie uitwisselen en verbeterde, gepersonaliseerde zorg leveren.

Epic's verenigd elektronisch medisch dossier integreert doktersafspraken, testresultaten, scans en meer, waardoor artsen een uitgebreid overzicht hebben om weloverwogen beslissingen te nemen.

Ook patiënten hebben baat bij het gebruik van Epic. Ze kunnen hun gezondheidstraject gemakkelijk volgen en hun dossiers gemakkelijk delen met andere zorgverleners.

Merative, voorheen bekend als IBM Watson Health, past AI, data analytics en cloud computing toe om producten en diensten voor de gezondheidszorg te ontwikkelen, medisch onderzoek te vergemakkelijken en de zorg voor patiënten te verbeteren.

Data matching stelt Merative in staat om patiëntgegevens van verschillende instellingen te integreren voor diepgaander onderzoek. Het zorgt ook voor nauwkeurigheid en standaardisatie van gegevens voor nauwkeurige AI-analyse, wat leidt tot betere beslissingen in de gezondheidszorg.

Het HealthShare-platform van InterSystems lost het probleem van gegevenssilo's in de gezondheidszorg op. Door gebruik te maken van data mapping integreert en aggregeert HealthShare naadloos patiëntinformatie uit verschillende bronnen, zoals elektronische medische dossiers en beeldvormingssystemen.

De technologie van het bedrijf beheert wereldwijd meer dan 1 miljard medische dossiers en biedt ondersteuning aan alle 20 instellingen die door U.S. News & World Report zijn erkend als topziekenhuizen.

Redox is gespecialiseerd in gegevensintegratie in de gezondheidszorg en bouwt bruggen tussen organisaties, applicaties en gegevensbronnen. Ze maken gebruik van datamapping om gegevensuitwisseling te optimaliseren en zorgen voor veilige toegang tot en uitwisseling van patiëntgegevens tussen systemen. Met een track record van meer dan 11 miljard datatransacties in de gezondheidszorg en een netwerk dat 6700 aangesloten entiteiten omvat, biedt Redox naadloze gegevensuitwisseling met 99,95% uptime. Ze maken naadloze interoperabiliteit in de gezondheidszorg mogelijk door real-time, bidirectionele gegevensuitwisseling over meerdere omgevingen mogelijk te maken. Daarnaast maakt Redox transformatie van legacy standaarden mogelijk om te voldoen aan industriestandaarden.

Worstelt u met het verkrijgen van een holistisch beeld van uw patiënten of het optimaliseren van uw activiteiten?

Onze experts kunnen u helpen bij het implementeren van oplossingen voor het in kaart brengen van gegevens om gegevensuitwisseling te vergemakkelijken, zorgcoördinatie te verbeteren en waardevolle inzichten te verkrijgen.

Neem vandaag nog contact met ons op

Gegevens in kaart brengen voor implementatiekosten in de gezondheidszorg

Het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg is essentieel voor het integreren van ongelijksoortige systemen, het verbeteren van de patiëntenzorg en het verhogen van de operationele efficiëntie. Succesvolle implementatie vereist echter een zorgvuldige afweging van de bijbehorende kosten.

Hoewel er een initiële investering is in het in kaart brengen van gegevens, wegen de voordelen op de lange termijn vaak zwaarder. Het bepalen van de exacte prijs kan een uitdaging zijn, omdat deze afhankelijk is van verschillende factoren.

Complexiteit van gegevensbronnen

Het formaat van gegevens

Systeem structurele verschillen

Doorlopend onderhoud

Grootte en samenstelling van het team

Duur van het project

Toekomstige trends in het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg

Nu de gezondheidszorg steeds meer datagestuurd wordt, zijn toekomstige trends onder andere verbeterde interoperabiliteit, AI-gestuurde analyses, blockchainintegratie voor gegevensbeveiliging en voorspellende modellering voor gepersonaliseerde geneeskunde. Er zijn echter enkele belangrijke trends om in de gaten te houden.

Semantische gegevens in kaart brengen

Bij datamapping wordt meestal het gegevensformaat geconverteerd (bijv. CSV naar XML) om compatibiliteit te garanderen. Semantische datamapping heeft als doel de betekenis achter de gegevens te begrijpen. Het gebruikt ontologieën en logische grafieken om de relaties tussen gegevenspunten beter te begrijpen. Hierdoor kunnen gegevens nauwkeuriger worden vergeleken en geanalyseerd, wat leidt tot de vooruitgang van gepersonaliseerde geneeskunde en betere resultaten voor patiënten.

Machinaal leren en AI

Grote datasets bevatten vaak inconsistenties of ontbrekende informatie. Algoritmen voor machinaal leren blinken echter uit in het verwerken van deze gegevens en het vinden van patronen en relaties binnen medische dossiers. Bovendien kan AI zich aanpassen aan steeds veranderende gegevensformaten en -bronnen, zodat het mapping-systeem dynamisch en aanpasbaar is. Dit zal leiden tot de ontwikkeling van nieuwe regels voor het matchen van gegevens die meer nuances kunnen vastleggen, wat diepere inzichten oplevert voor onderzoek en besluitvorming.

Gegevens in kaart brengen voor IoT

Data mapping houdt vaak in dat alle gegevens naar de cloud worden gestuurd voor analyse. Met IoT-apparaten die een constante stroom van vitale functies en sensorgegevens genereren, is deze aanpak echter niet praktisch. Dat is waar edge computing van pas komt. Het verwerkt belangrijke gegevens direct op de apparaten of gateways. Dit maakt real-time analyse en onmiddellijke actie mogelijk, zoals het triggeren van waarschuwingen voor abnormale meetwaarden.

Ruimtelijke gegevens

Ruimtelijke gegevensintegratie in de gezondheidszorg combineert informatie over verleende diensten en locatie. Hierdoor kan worden vastgesteld waar gevallen zijn geclusterd, waar middelen ontoereikend zijn en hoe sociale factoren de gezondheidszorg beïnvloeden. Dit zal helpen om de zorgverlening en besluitvorming te verbeteren en trends in de gezondheidszorg te voorspellen.

Conclusie

Het in kaart brengen van gegevens is cruciaal voor het beheer van de enorme hoeveelheid gegevens die in de gezondheidszorg worden gegenereerd. Met het in kaart brengen van gegevens kunnen zorgverleners beter geïnformeerde zorg leveren, fouten en operationele kosten verminderen en behandelplannen personaliseren. Dit resulteert in een gezondheidszorgervaring die voor iedereen efficiënter, effectiever en patiëntgerichter is.

Een succesvolle implementatie vereist echter zorgvuldige planning en ervaring. Ons team van experts kan u helpen om door de complexiteit van het proces te navigeren en een naadloze overgang te garanderen. Als u meer wilt weten over datamapping, de potentiële voordelen ervan voor uw bedrijf en hoe wij u kunnen helpen het te gebruiken voor positieve verandering, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen.

FAQ

Wat is datamapping in de gezondheidszorg en waarom is het belangrijk?

Data mapping in de gezondheidszorg wordt vaak gebruikt om bruikbare informatie uit te wisselen tussen twee of meer systemen zoals een EMR of EHR voor een specifiek doel. De verzamelde inzichten kunnen worden gebruikt voor op datasets gebaseerde analyses, voorspellende analyses, medicatietests, patiëntonderzoek, casestudies en nog veel meer.

Hoe kunnen organisaties in de gezondheidszorg profiteren van het in kaart brengen van gegevens?

Het in kaart brengen van gegevens vergemakkelijkt de coördinatie van zorg en besluitvormingsprocessen. Het stroomlijnt ook het samenvoegen van gegevens uit meerdere bronnen, zoals EMR of EHR, voor taken zoals prestatieanalyses en trendvoorspellingen. Data mapping helpt ook bij het beschermen van patiëntgegevens, zodat wordt voldaan aan privacyregels zoals HIPAA en GDPR.

Is het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg veilig en voldoet het aan de privacyregels?

Als het in kaart brengen van gegevens in de gezondheidszorg goed wordt uitgevoerd, wordt prioriteit gegeven aan beveiliging en naleving van regelgeving. Dit vereist het versleutelen van gegevens met behulp van robuuste algoritmen en het opslaan in een beschermde omgeving, met toegang die alleen is voorbehouden aan bevoegd personeel. Voldoen aan privacyregelgeving zoals HIPAA en GDPR maakt aanvullende beveiligingsmaatregelen mogelijk, zoals toegangscontroles, regelmatige audits en training van personeel in best practices voor gegevensbescherming.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18 jan 2024

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18 jan 2024

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Neem contact met ons op!

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken mogelijk.

De kracht van data mapping in de gezondheidszorg: voordelen, use cases & toekomstige trends

De kracht van data mapping in de gezondheidszorg: voordelen, use cases & toekomstige trends

Wat is datamapping in de gezondheidszorg