Over de muren naar de NKR: optimalisatie van dataverwerking van hoofd-hals oncologische zorgpaden vanuit Radboudumc naar IKNL

Robin M. Pasman

    Research output: ThesisEngD Thesis

    Abstract

    Radboudumc werkt samen met IKNL om de zorg voor kankerpatiënten te verbeteren. IKNL is gericht op het reduceren van de impact van kanker door het verzamelen en ontsluiten van essentiële data en het aanbieden van informatie en inzichten aan zorgprofessionals, beleidsmakers en onderzoekers. Nu worden gegevens echter nog handmatig uit elektronisch patiënten dossier Epic geëxporteerd en naar IKNL gestuurd, ondanks de ontwikkeling van geoptimaliseerde zorgpaden in Epic. Eerdere inspanningen, zoals het project "Dataversneller hoofd-hals oncologie, hebben geleid tot een informatiestandaard en optimalisatie van de zorgpaden. Maar de gegevensuitwisseling is nog niet volledig geautomatiseerd. Ook werkt Radboudumc aan de optimalisatie van alle zorgpaden, met een focus op efficiëntere informatieverwerking. Hoofd-hals oncologische zorgpaden zijn hierbij vergevorderd en gereed voor netwerkoptimalisatie. Ondertussen streeft IKNL naar een toekomst waarin de Nederlandse Kankerregistratie (NKR) tegen 2026 verbonden is met andere databronnen via geautomatiseerde koppelingen met EPD’s, maar veel informatieverwerking gebeurt nog steeds handmatig. Door de sterke toename in kankerdiagnoses en de beperkte beschikbaarheid van datamanagers is er een dringende behoefte aan structureel efficiëntere verwerkingsprocessen.
    Dit project heeft als doel een geautomatiseerde koppeling te realiseren tussen Epic in het Radboudumc en de Nederlandse Kankerregistratie (NKR) van IKNL om de dataverwerking te optimaliseren, te beginnen met hoofd-hals oncologische zorgpaden. Door automatische registratie en verwerking van gegevens moet de informatie-uitwisseling tussen Radboudumc en IKNL efficiënter worden. Het project start met een minimale gevalideerde dataset (MVP) en een fit-gap-analyse om verschillen tussen geregistreerde en benodigde informatie in kaart te brengen. Ook worden afspraken gemaakt voor het beheer van data-uitwisseling, met als doel de informatiekwaliteit voor zowel de primaire zorg als kwaliteitsregistraties te verbeteren.
    Voor de projectmethodologie is gekozen voor de Prince2-aanpak en het Double Diamond Model of Design Thinking. De business case bracht afdelingsinzet, kwalitatieve en kwantitatieve voordelen, en projectrisico’s in kaart. Uit een vergelijkende analyse van zeven oplossingen werd op basis van literatuuronderzoek en interviews een Pugh-matrix opgesteld om een afgewogen eerste selectie te maken van drie oplossingen, rekening houdend met de toepasbaarheid en de voor- en nadelen. In samenwerking met beide architectuurafdelingen en de stuurgroep is de definitieve oplossing gekozen.
    De resultaten van het project bestaan onder andere uit de keuze voor een combinatie van FHIR en PLUGIN als meest schaalbare en duurzame oplossing. Deze architectuur maakt gebruik van Mulesoft voor efficiënte dataverwerking en beperkt de noodzaak van maatwerk dankzij de federatieve architectuur die PLUGIN biedt. Ook is deze oplossing schaalbaar naar andere aandoeningsgebieden. Het is gebaseerd op een "pull-based" mechanisme waarbij IKNL specifieke gegevens kan aanvragen. Dit mechanisme vereist nieuwe FHIR-profielen om minimale datasets van Epic op te halen, wat essentieel is voor een flexibele selectie van patiënten. In de volgende projectfase worden werkelijke patiëntgegevens eerst binnen Radboudumc verwerkt en getest. Na validatie worden deze gegevens in de productiefase naar IKNL verzonden.
    De conclusie van dit project is dat de goedkeuring van het Project Initiation Document (PID) en het Plan van Aanpak de basis leggen voor intensieve samenwerking bij het realiseren van de koppeling tussen Radboudumc en IKNL. Deze documenten worden in de volgende projectfases bijgewerkt, zodat een definitief ontwerp en implementatie van de datakoppeling kunnen worden gerealiseerd, waarmee de zorg voor hoofd-halskankerpatiënten structureel kan worden verbeterd.
    Original languageDutch
    Supervisors/Advisors
    • Volkert, Pim, Supervisor
    • Eshuis, H. (Rik), Supervisor
    Place of PublicationEindhoven
    Publisher
    Publication statusPublished - 26 Nov 2024

    Bibliographical note

    EngD thesis.

    Cite this