Een compleet andere doelgroep en werkveld: van bouw naar medische sector en van concern naar relatief kleine organisatie. Dat was best een cultuurschok voor Pepijn Goossens, senior manager IT & Operations bij Medicinfo. Maar wat hij aan innovaties hielp ontwikkelen bij BAM, blijkt ook bij Medicinfo een goede basis te zijn voor sommige vernieuwingen. “Een storing afhandelen heeft veel gemeen met een zorgvraag behandelen. Door dit event- en datagedreven te doen, met behulp van AI, kunnen we zorg verbeteren én zorgverleners ontlasten.” Het uiteindelijke doel: het versterken van de persoonlijke en menselijke kant van zorg.
Na 16 jaar met plezier bij BAM - de grootste aannemer van Nederland - in allerlei IT-rollen gewerkt te hebben, vond Pepijn Goossens het tijd voor een hele nieuwe stap, waarin hij het gevoel had zich meer op maatschappelijk gebied te kunnen inzetten. Dat leidde naar Medicinfo, dat digitale zorgoplossingen ontwikkelt en implementeert.
“Het was best wel een cultuurschok”, merkt Goossens op. “Maar omdat ik een andere blik had op IT en innovatie, kon ik ook op een frisse manier kijken naar hoe digitalisering toe te passen. Heel kort door de bocht, een zorgvraag afhandelen heeft veel overeenkomsten met het afhandelen van een storing of serviceverzoek. Ook een monteur wil je helpen om een zo goed mogelijke beslissing te nemen. Dat zie je allemaal terugkomen in de werkzaamheden van ons Medisch Service Centrum (MSC) en van de zorgprofessionals die wij in dat MSC en bij onze platform-gebruikers ondersteunen.”
'We willen de persoonlijke, menselijke kant van zorg versterken'
Net zoals je een monteur kunt helpen met de juiste informatie op het juiste moment, in plaats van op snel verouderd papier, wil Medicinfo zorgmedewerkers helpen door hen veel meer data- en eventgedreven te laten werken. Zo kun je een hulpvraag met behulp van een AI-toepassing direct naar de juiste en beschikbare medewerker routeren, in plaats van dat de vraag in een bakje komt en dan op een gegeven moment opgepakt wordt.
AI breed toepassen
Data- en eventgedreven werken kent veel meer soorten toepassingen, stelt Goossens: “We kijken vanuit de IT-organisatie heel breed als het gaat om data en AI toepassen in zorgpaden. Een recent voorbeeld is het invoeren van AI-agents. Traditioneel gezien geeft een zorgverlener een advies aan een patiënt op basis van input van die patiënt. Medicinfo hanteert hiervoor een reeks protocollen en put ook uit veel kennisbronnen, denk aan een koppeling met Thuisarts. We zijn inmiddels al vrij ver in het ontwikkelen van een AI-agent die dit advies van een van onze, maar ook externe zorgverleners kan voorbereiden en als suggestie kan aanbieden. De zorgverlener blijft in control en kan het advies zo nodig nog aanpassen alvorens het door te sturen naar de patiënt.”
En er zijn nog meer elementen van het zorgproces waar Medicinfo de dienstverlening kan verbeteren of verbreden met behulp van AI, schetst Goossens. Een voorbeeld is triage, gebaseerd op een standaard NTS-beslisboom. “Door machine learning los te laten op anonieme triagedata die wij de afgelopen jaren verzameld hebben, kunnen we bepalen hoe bij bepaalde ziektebeelden of soorten patiënten de afhandeling was. Moest zo iemand de huisarts zien, was beeldbellen genoeg? Zo kunnen we patiënten helpen met het beste, kortste zorgpad en de juiste zorgverlener. De persoonlijke touch blijft daarbij voorop staan. Het voordeel van Medicinfo is dat het dergelijke zaken kan ontwikkelen én kan valideren binnen de eigen organisatie, parallel aan de dienstverlening.”
Er zijn ook losse AI-toepassingen op de markt die pas echt goed gaan presteren wanneer ze gecombineerd ingezet worden, vervolgt Goossens. Wat hij in dit kader graag wil, is zorgverleners in het eigen MSC zoveel mogelijk voorzien van relevante informatie en ondersteuning in het helpen van patiënten en externe zorgprofessionals zoals huisartsen. “Denk aan een toepassing die een door een patiënt meegestuurde foto kan bekijken en de conclusie kan toevoegen aan het advies voor een zorgprofessional. Alles om de zorgverlener zoveel mogelijk in zijn of haar kracht te zetten.”
Naar databeschikbaarheid
Uiteindelijk moet deze event- en datagedreven aanpak van meerwaarde worden voor de externe gebruikers van de Medicinfo-diensten. Om dit optimaal te realiseren, is het volgens Goossens nodig dat de zorg snel doorgroeit van gegevensuitwisseling naar databeschikbaarheid. Dit vergt meer samenwerking – regionaal en landelijk – maar ook een landelijk afsprakenstelsel en infrastructuur.
“Drie jaar geleden hebben wij ons integratieplatform volledig vernieuwd. Eén aspect was de eventgedreven aanpak. Het andere aspect was om volledig te werken op basis van algemeen geaccepteerde standaarden zoals FHIR. Dit maakt gegevensuitwisseling al makkelijker. Maar het kan nog veel beter. Gelukkig is daar steeds meer aandacht voor. En dat is echt nodig om onze slimme toepassingen te optimaliseren voor extern gebruik en om snel en correct de juiste data uitwisselen – of straks beschikbaar te stellen – wanneer en zodra een zorgverlener die nodig heeft.”
Bovendien vergt het beter trainen van data dat die ook van externe bronnen beschikbaar komt (secundair datagebruik, zoals de EHDS -verordening moet regelen). Medicinfo verkeert in de unieke omstandigheid dat het al veel historische datasets heeft - van triage tot afhandeling van het MSC – om intern AI-toepassingen op te trainen. Maar uiteindelijk wordt het ook nodig om AI-toepassingen voor gebruik door partijen zoals huisartsenpraktijken te trainen met relevante data. Die data zal ook op een veilige en standaard wijze beschikbaar moeten zijn.
Ethische kant
Goossens: “In alles speelt de ethische kant mee. Of het nou onze eigen data zijn, die van een patiënt die hier toestemming voor geeft of data uit derde bronnen: we gaan hier altijd zo zorgvuldig mogelijk mee om bij het ontwikkelen van onze AI-toepassingen en -agents. We willen de patiënt zelf middels AI-toepassingen meer in zijn kracht te zetten, door hem of haar aan de voorkant veel meer zelf te laten doen. De zorgverlener kan zo meer in een supervisierol komen in plaats van alles zelf te zien en te beoordelen. Maar je moet altijd de vraag stellen: als het kan, moet het dan ook? Voegt het de meerwaarde toe voor zorgaanbieders en patiënten? Zorg moet persoonlijk en menselijk zijn. Daarvoor willen we zoveel mogelijk ruimte realiseren.”
Toekomstvisie
Iedereen weet dat de zorgkloof tussen vraag en aanbod steeds groter wordt, benadrukt Goossens tot slot. Medicinfo’s visie voor de toekomst is het beperken van die kloof door in te zetten op een aantal landelijk dekkende MSC’s, die op afstand zorgprofessionals ondersteunen middels een digitale entree voor patiënten- of het nou gaat om huisartsenzorg, tweedelijnszorg of de VVT, triage of monitoring etc. Zodat de huisarts in zijn praktijk of op de HAP, de verpleegkundige of specialist in het ziekenhuis, hun tijd echt kunnen spenderen aan de mensen die fysiek gezien of geholpen moeten worden, die veel tijd en aandacht nodig hebben.
“Daarvoor moeten we echt domeinoverstijgend samenwerken – met zorgaanbieders, met partijen zoals Thuisarts, met zorgverzekeraars – om wat er allemaal al beschikbaar is aan kennis en diensten optimaal in te richten. Zodat de zorgverlener met dezelfde of misschien zelfs minder capaciteit toch dezelfde toegang tot zorg kan bieden. En zodat de patiënt kan profiteren van betere zorg, met persoonlijke aandacht van de zorgprofessional waar dat nodig blijft.”
Event- en datagedreven
Wat betekenen event- en datagedreven zorgmodellen? Goossens legt uit: Traditioneel pakt een zorgverlener een casus op en handelt hem af. Op dit moment werkt Medicinfo ernaartoe dat zaken die binnen komen als een ‘event’ geregistreerd worden in ons platform. Dat kan triage zijn, een zorgvraag, een thuismeting waarvoor een actie nodig is. Dat event willen we meer proactief oppakken door direct de juiste actie te koppelen aan zo’n event op het moment dat die binnen komt. Zo kunnen we deze casus direct aan de juiste zorgverlener linken – in ons MSC of bij een externe Medicinfo-gebruiker. Denk aan een check van een meegestuurde foto die leidt tot het aanvragen van een huidanalyse, of relevante informatie uit een eerdere zorgvraag. Een AI-agent kan vervolgens een voorspelling doen over de beste routering van deze zorgvraag.”
