Wij maken ziekenhuisinfecties voorspelbaar’

[Exclusief] Door data uit ziekenhuis en laboratorium te koppelen, kan de infectiepreventie sterk verbeteren. Het is zelfs mogelijk te voorspellen welke patiënt een infectie oploopt. Dat blijkt uit een proef in Medisch Centrum Leeuwarden.
‘Wij maken ziekenhuisinfecties voorspelbaar’

Jan van Zeijl, arts-microbioloog bij Izore Centrum Infectieziekten Friesland, is initiator van het Infection Alert Systeem (IAS) dat werkt met de business intelligence (BI-)software van Dimensional Insight. Hij legt uit dat ziekenhuisinfecties zorgen voor heroperaties, heropnames en besmetting van andere patiënten, en zelfs het risico op overlijden sterk vergroten.

Om inzicht te krijgen in de problematiek van ziekenhuisinfecties is vorig jaar een pilot gestart bij het Medisch Centrum Leeuwarden (MCL). Het ziekenhuis stelde een miljoen datadumps beschikbaar zodat Van Zeijl en de mensen van Dimensional Insight aan de slag konden met de BI-software. ‘Binnen de pilot hebben we ons vooral gericht op de postoperatieve wondinfecties. Deze vormen in het ziekenhuis een van de meest voorkomende complicaties bij patiënten die een operatie hebben ondergaan. Normaal gesproken registreren ziekenhuizen de informatie en sturen deze naar PREZIES (meetsysteem voor zorginfecties). Na drie maanden, of zelfs later, komt er een verslag waaruit blijkt hoe men gescoord heeft. Is het aantal infecties te hoog dan is het al te laat om bij te sturen. Met de BI-software kunnen we alle data aan elkaar koppelen en real-time problemen of successen ontdekken.’

Klinische regels

De dataset van het MCL bevat onder andere informatie over de ziekenhuisopname, de operatie, de labwaarden en de medicatie van patiënten. ‘De informatie komt uit de databases van de apotheek, het laboratorium en natuurlijk uit het ziekenhuis zelf. Deze data zijn voorheen nooit in één systeem aan elkaar gecorreleerd. Wij hebben klinische regels geschreven en een aantal indicatoren opgesteld waaruit naar voren komt hoe groot de kans is op een postoperatieve wondinfectie. Bijvoorbeeld: krijgt de patiënt 48 uur na de operatie nog antibiotica, is er een nieuwe scan gemaakt of wijkt het aantal witte bloedlichaampjes of ontstekingseiwit af? Wanneer de patiënt op vier of meer indicatoren scoort, is er bijna 80 procent kans op een infectie en kunnen wij tijdig ingrijpen om erger te voorkomen.’

3d-plattegrond

Het systeem is niet alleen geschikt voor het voorspellen van postoperatieve wondinfecties. Door een 3d-plattegrond van het ziekenhuis over de data heen te leggen, is het mogelijk om per afdeling of patiëntenkamer te zoeken naar afwijkingen. ‘Met deze mogelijkheid zou je een meer hygiënische omgeving voor patiënten kunnen realiseren. Ooit vonden we een probleem met een toilet op de kamer van leukemiepatiënten. Zij bleken besmet met dezelfde bacterie en hadden allemaal in dezelfde kamer gelegen. Dat zou je ook met dit systeem op kunnen sporen. Hetzelfde geldt voor het personeel. Wanneer een patiënt een resistente bacterie heeft opgelopen, weten we door de software direct welke medewerkers we moeten controleren. Normaal vergt dat extra uitzoekwerk waardoor we pas na enkele dagen resultaat hebben.’

Analysetools

De microbioloog wil tot slot een lans breken voor dergelijke analysetools. Hij vindt het jammer dat bestuurders en management in ziekenhuizen nog weinig oog hebben voor de voordelen. Ongemerkt worden miljoenen uitgegeven aan ziekenhuisinfecties, terwijl dit soort tools blijvend een verschil kunnen maken. Dat vergt een investering, maar levert op lange termijn veel meer op. Daarnaast kan de software er volgens Van Zeijl voor zorgen dat medewerkers hun uren beter besteden. ‘Medewerkers zitten nu soms uren handmatig informatie uit systemen te halen. Ik zou hen liever andere dingen laten doen, want het verzamelen van informatie kan veelal geautomatiseerd worden. Daar kunnen we in de zorg nog veel meer mee doen. Maar de analysetools gaan in de toekomst zeker gebruikt worden. Het is een kwestie van lange adem.’

1 REACTIE

  1. Heel interessant om te lezen hoe het Medisch Centrum Leeuwarden analytics inzet om ziekenhuisinfecties voorspelbaar te maken. De inzet van analytics voor het verbeteren van de dienstverlening is een positieve trend die zich als een olievlek uitspreidt over de hele wereld. Zo zijn de research centers van Xerox in New York en India bezig geweest met het ontwikkelen van een technologie waarbij data-analyse in combinatie met videocamera’s ingezet wordt in de strijd tegen infecties. Door gebruik te maken van gepatenteerde algoritmen zijn de onderzoekers in staat om data die door camera’s is verzameld te converteren naar vitale tekenen van leven. Een contactvrije aanpak zorgt voor meer comfort voor patiënten, gemak voor dokters en verkleint de kans op infecties. Camera’s maken het bovendien mogelijk om de zorg grotendeels naar de thuissituatie te verplaatsen of specialistische zorg te bieden in de meer afgelegen delen van de wereld. Het is boeiend om te blijven volgen wat er verder nog mogelijk wordt voor dokteren en patiënten als het gaat om data-analyse in combinatie met nieuwe technieken.

    Patty de Jong, Xerox

Geef je reactie

Om te kunnen reageren moet u ingelogd zijn. Heeft u nog geen account, maak dan hieronder een account aan. Lees ook de spelregels.