Datatransitie: een schat aan verborgen kennis
Hoe zorgorganisaties de overstap van ongestructureerde naar gestructureerde data kunnen maken om AI effectief en betrouwbaar toe te passen.
De 80% Uitdaging: een schat aan verborgen kennis
Ongeveer 80% van de data in Elektronische Patiëntendossiers (EPD) is ongestructureerd. Dit omvat cruciale informatie in artsennotities, verslagen en gescande documenten. Hoewel deze data rijk is aan klinische details, is deze in ruwe vorm onbruikbaar voor AI en geavanceerde analyses, wat een enorme barrière vormt voor innovatie.
De transitie naar gestructureerde data is geen technische luxe, maar een strategische noodzaak om de potentie van datagedreven zorg en AI te ontsluiten.
Verdeling zorgdata in EPD’s
De technologische gereedschapskist
Verschillende technologieën spelen een rol in de data-transitie. Hun maturiteit bepaalt de inzetbaarheid in de klinische praktijk.
Technologieën met een hoge maturiteit zijn direct inzetbaar, terwijl experimentele technologieën zoals LLM’s eerst zorgvuldige validatie en pilots vereisen.
Een gelaagde architectuur voor structurering
Een ideale aanpak combineert technologieën in een logische workflow, van digitalisering tot diepgaand contextueel begrip.
Stap 1: OCR/IDP
Digitaliseer gescande documenten en handschriften naar platte tekst.
Stap 2: NLP (Rule/ML)
Extraheer en normaliseer medische concepten (diagnoses, medicatie) naar standaarden (SNOMED CT).
Stap 3: LLM’s
Voeg complexe context, samenvattingen en dieper begrip toe waar traditionele NLP tekortschiet.
Resultaat
Gestructureerde, herbruikbare data voor AI, onderzoek en betere zorg.
Vergelijking van de kerntools
Elke technologie heeft unieke sterktes en zwaktes. De keuze hangt af van de specifieke taak en het datattype.
NLP (Rule/ML-based)
Uitstekend voor het nauwkeurig extraheren van specifieke, gestructureerde feiten en het koppelen aan medische standaarden. Is relatief transparant en kan lokaal draaien (privacyvriendelijk).
OCR/IDP
Essentieel voor het digitaliseren van papieren archieven. De effectiviteit is hoog voor het omzetten van beeld naar tekst, maar het levert geen semantisch begrip op.
Large Language Models (LLM’s)
Blinkt uit in contextueel begrip en flexibiliteit. Vereist weinig training, maar brengt risico’s met zich mee zoals ‘hallucinaties’ en gebrek aan verklaarbaarheid, wat zorgvuldige validatie noodzakelijk maakt.
Organisatorische en ethische obstakels niet onderschatten
🗑️ Datakwaliteit & Bias
Het “garbage in, garbage out” principe is cruciaal. Inconsistente of bevooroordeelde data leidt tot onbetrouwbare AI. Investeren in datacuratie en kwaliteitschecks (zoals DAQCORD) is essentieel.
⚖️ Ethiek & Privacy
Het verwerken van gevoelige data vereist strikte de-identificatie en naleving van de AVG/GDPR. Transparantie naar patiënten en duidelijke kaders voor aansprakelijkheid zijn onmisbaar.
🧩 Standaardisatie
Zonder eenduidige terminologie (zoals SNOMED CT) en uitwisselingsformaten (zoals FHIR) blijven data in silo’s gevangen, wat grootschalige analyse en AI-toepassingen belemmert.
👥 Mens & Verandering
Nieuwe tools en processen vragen om training en draagvlak. Betrek clinici vroegtijdig om weerstand te voorkomen en te zorgen dat technologie de workflow ondersteunt, niet verstoort.
💾 Infrastructuur & Middelen
Het verwerken van miljoenen documenten vereist aanzienlijke rekenkracht en opslag. De schaalbaarheid van de IT-infrastructuur is een vaak onderschatte factor voor succes.
🧐 Verlies van Nuance
Het reduceren van complexe patiëntverhalen tot datapunten kan leiden tot verlies van cruciale context. AI moet een hulpmiddel zijn dat de holistische blik van de arts ondersteunt, niet vervangt.
De weg vooruit: een holistische aanpak
Een succesvolle transitie naar datagedreven zorg vereist meer dan alleen technologie. Het is een integrale strategie die mens, proces en technologie combineert.