Data-driven beslissingen in de zorg

Predictive analytics voor preventieve zorg

Ziekenhuizen zoals het Radboudumc in Nederland gebruiken gegevensanalyse om risicoprofielen van patiënten te ontwikkelen, waardoor ze vroegtijdig kunnen ingrijpen bij aandoeningen zoals hartaandoeningen of diabetes. Door preventieve maatregelen te nemen op basis van data, kunnen zorgverleners de gezondheid van patiënten proactief verbeteren.

Praktijkvoorbeeld: Data-analyse voor verbetering van patiëntstromen bij Ziekenhuisgroep Twente (ZGT)

ZGT gebruikt data-analyse om patiëntstromen te optimaliseren, waardoor wachttijden worden verkort en de efficiëntie van de zorg verbetert. Door gebruik te maken van real-time data over opname- en ontslagpatronen, kunnen zij de benodigde capaciteit beter voorspellen en plannen.

Gebruik van Electronic Health Records (EHR) door Erasmus MC

Erasmus MC in Nederland benut EHR-gegevens om trends in gezondheid te identificeren, behandelingen te optimaliseren en klinisch onderzoek te ondersteunen. Het goed inrichten van deze data helpt bij het verbeteren van behandelprotocollen en het faciliteren van multidisciplinaire samenwerking binnen het ziekenhuis.

Praktijkvoorbeeld: Big data-analyse voor onderzoek en zorginnovatie bij Amsterdam UMC

Amsterdam UMC maakt gebruik van big data-analyse voor onderzoek naar complexe ziektebeelden en zorginnovaties. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen zij nieuwe inzichten verkrijgen in de oorzaken van ziekten en de effectiviteit van behandelingen verbeteren.

Klinische beslissingsondersteuningssystemen (CDSS) bij UMC Utrecht

UMC Utrecht gebruikt CDSS-systemen die patiëntgegevens en medische kennis combineren om zorgverleners te ondersteunen bij het nemen van beslissingen over diagnoses en behandelingen. Het goed inrichten van data, zoals nauwkeurige en actuele informatie, is van vitaal belang voor de effectiviteit van deze systemen.

Praktijkvoorbeeld: Data-gedreven verbetering van medicatieveiligheid bij Isala

Isala ziekenhuis in Nederland gebruikt data-analyse om de medicatieveiligheid te verbeteren. Door gebruik te maken van gegevens over medicatiefouten en patiëntreacties, kunnen zij protocollen aanpassen en trainingen implementeren om fouten te verminderen en de veiligheid te vergroten.

Verbetering van patiëntresultaten door data-analyse bij Maastricht UMC+

Maastricht UMC+ analyseert data over patiënten met chronische ziekten om gepersonaliseerde behandelplannen op te stellen. Door patronen te identificeren in gezondheidsresultaten en behandelingseffectiviteit, kunnen zij de zorg aanpassen en de uitkomsten voor patiënten verbeteren.