In de zorg moet dezelfde data ook echt hetzelfde betekenen
Zeven ziekenhuizen beschikken samen over grote hoeveelheden klinische en operationele data. Maar die gegevens stonden niet automatisch in dezelfde structuur. Ieder ziekenhuis werkte met eigen datasets, formaten, berekeningen en governance.
Dat maakt een vergelijking snel misleidend. Een aandoening, behandeling of uitkomst moet in ieder ziekenhuis op dezelfde manier worden geïnterpreteerd voordat je er gezamenlijk conclusies uit kunt trekken.
HIPS lost daarom niet alleen een technisch integratieprobleem op. Het creëert een gezamenlijke datataal voor waardegedreven zorg.
Het Santeon Informatie Model vormt die gezamenlijke taal
De basis van HIPS is het Santeon Informatie Model (SIM). Daarin is vastgelegd hoe gegevens worden gedefinieerd en aangeleverd. Het model sluit aan op Zorg Informatie Bouwstenen (ZIB), zodat klinische begrippen op een consistente manier kunnen worden gebruikt.
De ziekenhuizen transformeren hun lokale brondata naar die gedeelde structuur. Voor een concreet zorg- of onderzoeksvraagstuk kunnen vervolgens doelgebonden datasets worden samengesteld.
lokale zorgdata → Santeon Informatie Model → geharmoniseerde data → doelgebonden analyse → inzicht voor de zorg
Juist dat model maakt HIPS bijzonder. Santeon kiest niet simpelweg voor één groot centraal data lake waarin alles wordt gekopieerd. Zorgdata kan decentraal blijven, terwijl dezelfde definities en verwerkingsregels ervoor zorgen dat informatie over de ziekenhuizen heen vergelijkbaar wordt.
Meer over het Health Intelligence Platform van Santeon.
Van handmatig vergelijken naar structureel samen leren
Voor HIPS verwerkten ziekenhuizen data lokaal en werd informatie deels handmatig samengebracht. Dat was tijdrovend en foutgevoelig, zeker wanneer berekeningen per ziekenhuis verschilden.
Met HIPS kan data volgens dezelfde afspraken worden ontsloten en verwerkt. Zorgprofessionals en analisten krijgen daardoor een betrouwbaardere basis om kwaliteit, kosten en zorgprocessen tussen ziekenhuizen te vergelijken.
De inzichten worden gebruikt binnen het Samen Beter-programma en kunnen ook ondersteunen bij samen beslissen in de spreekkamer, onderzoek en zorginnovatie.
Alle zeven Santeon-ziekenhuizen leveren data aan op HIPS.
Zorgdata stelt hogere eisen aan governance
In een ziekenhuis gaat data niet alleen over omzet, planning of voorraad. Klinische gegevens kunnen direct betrekking hebben op een patiënt, diagnose of behandeling. Dat maakt privacy, security, doelbinding en toegang onderdeel van de data-architectuur zelf.
Macaw hielp HIPS verder opbouwen op Microsoft Azure, inclusief de landing zone, data-architectuur, DevOps en security.
Data binnen HIPS wordt versleuteld en geanonimiseerd en analyses vinden binnen de HIPS-omgeving plaats. Zo ontstaat ruimte om gegevens te hergebruiken zonder de controle over gevoelige informatie los te laten.
Voor bredere data- en AI-initiatieven in gereguleerde omgevingen sluit Establish a Trusted Foundation daarop aan: data, governance, security en AI-readiness worden vanaf het begin samen ingericht.
Het platform moest ook van de zorgprofessionals zelf worden
Techniek alleen verandert de zorg niet. Daarom werkten medische specialisten, data-experts en technische teams samen aan HIPS.
Met HIPSpiration kregen medewerkers bovendien ruimte om te ontdekken hoe het platform hun dagelijkse werk kon ondersteunen. De aanpak was gericht op kennisoverdracht: eerst voordoen, daarna samen doen en uiteindelijk zelf doen.
Santeon heeft HIPS daarna zelf verder ontwikkeld en mensen met de benodigde kennis aangetrokken. Daarmee bleef de expertise niet afhankelijk van het implementatieteam.
Met de komst van AI wordt goede zorgdata nog belangrijker
AI in de zorg stelt dezelfde vraag opnieuw, maar scherper: welke data mag een model gebruiken, wat betekent die data precies en kun je uitleggen waar een antwoord of voorspelling op is gebaseerd?
Dat is waarom harmonisatie en interoperabiliteit vóór AI komen. Een model kan weinig met zeven verschillende definities van hetzelfde klinische begrip.
Microsoft positioneert zijn huidige data- en AI-oplossingen voor de zorg langs dezelfde lijn: betrouwbare Azure-infrastructuur, gestandaardiseerde zorgdata, analytics en vervolgens AI.
Daarbij spelen onder meer Healthcare Data Solutions in Microsoft Fabric en Azure Health Data Services een rol. Microsoft gebruikt in die huidige zorgstack standaarden zoals FHIR voor klinische gegevens en DICOM voor medische beeldvorming. Microsoft Foundry en Copilot Studio voegen daar modellen en zorgagents aan toe voor bijvoorbeeld informatievoorziening en workflowondersteuning.
Dat is niet de technologie waarop HIPS oorspronkelijk is gebouwd. Het laat wel zien hoe relevant het principe achter HIPS blijft: eerst zorgen dat zorgdata veilig, gestandaardiseerd en bruikbaar is; daarna analytics en AI erop toepassen.
Van datagedreven zorg naar AI-ready zorg
HIPS legt een fundament dat ook voor toekomstige AI-toepassingen relevant is: consistente definities, herleidbare datastromen, governance en een technische manier om data over organisatiegrenzen heen bruikbaar te maken.
Macaw helpt organisaties vanuit Data & AI om zo'n fundament op te bouwen en data geschikt te maken voor analytics, machine learning en AI.
Relevant als zorgdata over instellingen en systemen heen moet samenwerken
Deze aanpak past bij ziekenhuizen, zorgnetwerken en andere zorgorganisaties die data uit meerdere EPD's, afdelingen of instellingen willen vergelijken en hergebruiken.
De eerste stap is dan zelden een AI-model. Het begint met interoperabiliteit: dezelfde definities, betrouwbare data, duidelijke governance en een veilige manier om informatie beschikbaar te maken.
Wil je zorgdata bruikbaar maken voor betere sturing, onderzoek en toekomstige AI-toepassingen? Bekijk hoe Establish a Trusted Foundation data, governance en security samenbrengt in één betrouwbare basis.