Wegwijs in de wereld van gezondheidsgegevens

In de steeds veranderende gezondheidszorg spelen gegevens een cruciale rol bij het verbeteren van patiëntenzorg, het stimuleren van onderzoek en het ondersteunen van besluitvorming in de volksgezondheid. De wereld van gezondheidsgegevens is een complex geheel van gespecialiseerde termen en afkortingen die overweldigend kunnen zijn. Of je nu zorgverlener bent, onderzoeker of gewoon nieuwsgierig naar hoe gezondheidsgegevens werken, het is belangrijk om de verschillende concepten, standaarden en initiatieven te begrijpen die dit vakgebied vormgeven.

Disclaimer: Deze blogpost geeft je een kijkje in het labyrint van termen op het gebied van gezondheidsgegevens, niet om je te veranderen in een wandelende encyclopedie van gezondheidsdatajargon. De uitleg is beknopt en sommige termen kunnen per context verschillen. Gebruik dit dus als startpunt, maar onthoud: gezondheidsgegevens kunnen net zo verwarrend zijn als het geblinddoekt oplossen van een Rubiks kubus!

Medische dossiers en gegevensverzameling

Het begrijpen van de belangrijkste concepten in gezondheidsgegevens is essentieel om te begrijpen hoe informatie wordt verzameld, opgeslagen en geanalyseerd. Deze concepten vormen de basis voor het gebruik van gegevens in de gezondheidszorg, onderzoek en beleidsvorming.

EMR (Elektronische Medische Dossiers)

Elektronische medische dossiers (EMR's) zijn digitale versies van traditionele papieren medische dossiers. Een EMR is een intern systeem binnen een zorgorganisatie zoals een kliniek, artsenpraktijk of ziekenhuis. Ze bevatten essentiële patiëntgegevens en gedetailleerde aantekeningen van artsen die helpen bij het stellen van nauwkeurige diagnoses en effectieve behandelingen. EMR's bieden het voordeel van snelle, gelokaliseerde toegang tot dossiers, maar worden beperkt door hun gebrek aan interoperabiliteit. Dit betekent dat EMR's beperkt zijn tot één enkele zorgverlener zonder mogelijkheid tot informatie-uitwisseling met andere organisaties.

EPD (Elektronisch Patiëntendossier)

Het elektronisch patiëntendossier (EPD) is een uitgebreidere digitale versie van het medisch dossier van een patiënt. EPD's bieden uitgebreide, actuele informatie over de medische geschiedenis van een patiënt, zoals diagnoses, behandelingen, medicijnen en testresultaten. In tegenstelling tot EMR's bevatten EPD's gegevens van alle clinici en zorgorganisaties die betrokken zijn bij de zorg voor een patiënt. Deze alomvattende aanpak geeft zorgverleners toegang tot een vollediger beeld van de medische geschiedenis, wat leidt tot beter geïnformeerde behandelbeslissingen. EPD's ondersteunen ook informatie-uitwisseling tussen verschillende organisaties, wat ze veel interoperabeler maakt dan EMR's.

PHR (Persoonlijk Gezondheidsdossier)

Een persoonlijk gezondheidsdossier (PHR) is een patiëntgericht systeem waarbij individuen hun eigen gezondheidsinformatie beheren. Anders dan EPD's, die worden beheerd door zorgverleners, zijn PHR's eigendom van de patiënten zelf. Ze bevatten gegevens zoals diagnoses, medicatie en medische familiegeschiedenis. Patiënten hebben toegang tot gegevens uit verschillende bronnen, waaronder EPD's en monitoringapparatuur. Dit zelfbeheer stelt patiënten in staat beter geïnformeerd en betrokken te zijn bij hun gezondheid, wat uiteindelijk leidt tot betere gezondheidsresultaten.

eCRF (Elektronisch Case Rapport Formulier)

Een elektronisch case rapport formulier (eCRF) is een digitaal hulpmiddel voor het verzamelen en beheren van gegevens bij klinische onderzoeken. Het vervangt traditionele papieren formulieren met elektronische systemen die realtime gegevensinvoer en monitoring mogelijk maken. In tegenstelling tot EMR's en EPD's zijn eCRF's specifiek ontworpen voor onderzoeksdoeleinden in plaats van reguliere klinische zorg. Ze verbeteren de efficiëntie van gegevensverzameling, verminderen fouten en stroomlijnen gegevensanalyse, terwijl ze ook de gegevensbeveiliging en naleving van regelgeving verbeteren.

SDC (Gestructureerde Gegevensverzameling)

Gestructureerde gegevensverzameling (SDC) verwijst naar de gestandaardiseerde verzameling van gegevens binnen EPD's en andere digitale systemen. Door gegevens in een gestructureerd formaat te organiseren, zorgt SDC voor consistentie en eenvoudige analyse. Dit is cruciaal in klinisch onderzoek, waar de nauwkeurigheid en uniformiteit van gegevens essentieel zijn voor betrouwbare resultaten, en in de patiëntenzorg, waar het betere datagestuurde besluitvorming ondersteunt.

EDC (Elektronische Gegevensverzameling)

Systemen voor elektronische gegevensverzameling (EDC) hebben een revolutie teweeggebracht in klinische onderzoeken. In tegenstelling tot EPD's, die patiëntinformatie verzamelen voor doorlopende zorg, richten EDC-systemen zich specifiek op gegevens uit klinische onderzoeken. Met EDC-systemen kunnen onderzoekers gegevens elektronisch verzamelen, beheren en opslaan, wat zorgt voor meer nauwkeurigheid, realtime gegevenstoegang en gestroomlijnde monitoring van onderzoeken. Ze zijn cruciaal voor het waarborgen van gegevenskwaliteit, het voldoen aan wettelijke normen en het efficiënt analyseren van gegevens ter ondersteuning van nieuwe medicijnengoedkeuringen en medische vooruitgang.

RWD en RWE (Real-World Data en Real-World Evidence)

Gegevens uit de echte wereld (RWD) omvatten diverse gezondheidsgegevens die buiten traditionele klinische onderzoeken zijn verzameld, zoals EPD's, verzekeringsclaims, patiëntenregisters en draagbare apparaten zoals telefoons en smartwatches. RWD weerspiegelt de realiteit van patiëntenzorg en wordt gebruikt om bewijs uit de praktijk (RWE) te genereren. Dit bewijs biedt cruciale inzichten in hoe behandelingen presteren in alledaagse omgevingen, buiten de gecontroleerde setting van klinische onderzoeken. RWE speelt een sleutelrol bij het beoordelen van de effectiviteit en veiligheid van behandelingen, het begeleiden van regelgevende beslissingen en het vormgeven van gezondheidsbeleid.

NLP (Natuurlijke Taalverwerking)

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een technologie die menselijke taal analyseert en interpreteert. In de gezondheidszorg haalt NLP zinvolle informatie uit ongestructureerde gegevens, zoals klinische notities en onderzoeksartikelen. Door vrije tekstgegevens om te zetten in gestructureerde formaten, verbetert NLP de gegevensanalyse en ondersteunt het toepassingen zoals klinische beslissingsondersteuning en voorspelling van patiëntresultaten.

PROM en ePRO

Door patiënten gerapporteerde uitkomstmaten (PROM) en elektronische patiëntgerapporteerde uitkomsten (ePRO) zijn hulpmiddelen voor het verzamelen van directe feedback van patiënten over hun gezondheidsstatus en welzijn. PROM's beoordelen verschillende aspecten van patiëntgezondheid, zoals symptomen, functionele status en levenskwaliteit. Deze metingen helpen zorgverleners de impact van een aandoening of behandeling vanuit patiëntperspectief te begrijpen. ePRO is de digitale versie van PROM, waarmee patiënten hun resultaten elektronisch kunnen rapporteren, wat de gegevensverzameling stroomlijnt en de nauwkeurigheid verbetert.

PREM

Door patiënten gerapporteerde ervaringsmetingen (PREM's) verzamelen feedback over patiëntervaringen met gezondheidsdiensten. Ze evalueren aspecten zoals communicatiekwaliteit, toegankelijkheid van diensten en algemene tevredenheid over ontvangen zorg. Terwijl PROM's gezondheidsresultaten meten, beoordelen PREM's de ervaring van patiënten met het zorgproces zelf. Beide zijn cruciaal voor het verbeteren van patiëntgerichte zorg, omdat ze waardevolle inzichten bieden in de impact van behandelingen en diensten op patiënten en gebieden identificeren waar zorg kan worden verbeterd.

COA (Klinische Uitkomstbeoordeling)

Klinische uitkomstbeoordeling (COA) omvat methoden voor het evalueren van de effectiviteit van medische behandelingen vanuit verschillende perspectieven. Het omvat door patiënten gerapporteerde uitkomsten (PRO's), door waarnemers gerapporteerde uitkomsten (ObsRO's) en door artsen gerapporteerde uitkomsten (ClinRO's). PRO's registreren de zelfgerapporteerde gezondheidsstatus van patiënten, ObsRO's omvatten feedback van zorgverleners over de toestand van de patiënt, en ClinRO's zijn beoordelingen door zorgprofessionals. COA's helpen bij het bepalen van de impact van behandelingen op de gezondheid en levenskwaliteit van patiënten en zijn essentieel voor zowel klinische onderzoeken als reguliere praktijken.

Standaarden voor gegevensinteroperabiliteit

Standaarden in de gezondheidszorg zijn cruciaal om ervoor te zorgen dat gegevens uit verschillende bronnen op consistente wijze kunnen worden gedeeld, begrepen en gebruikt. Deze standaarden maken interoperabiliteit mogelijk, waardoor verschillende systemen en organisaties naadloos kunnen samenwerken.

HL7 (Health Level Seven)

Health Level Seven (HL7) is een internationale reeks standaarden voor de uitwisseling, integratie en opvraging van elektronische gezondheidsinformatie. De HL7-standaarden vergemakkelijken communicatie tussen gezondheidszorgsystemen door een kader te bieden voor consistente overdracht van gezondheidsgegevens. Ze ondersteunen een breed scala aan zorgactiviteiten, waaronder patiëntenbeheer, klinische documentatie en gegevensuitwisseling tussen systemen.

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)

Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) is een standaard binnen de HL7-suite die herdefineert hoe gezondheidsinformatie wordt uitgewisseld. FHIR maakt gebruik van moderne webtechnologieën om de communicatie tussen zorgtoepassingen te vereenvoudigen. Het biedt een flexibel kader voor het delen van EPD's, waardoor zowel zorgverleners als patiënten veilig en efficiënt toegang hebben tot gegevens en deze kunnen uitwisselen.

OMOP CDM

Het Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data Model (CDM) is ontworpen om gezondheidsgegevens uit verschillende bronnen te harmoniseren. In tegenstelling tot FHIR, dat is ontworpen voor realtime uitwisseling van gezondheidsgegevens, is OMOP CDM meer geschikt voor langdurige gegevensopslag en -analyse in relationele databases, specifiek afgestemd op onderzoeksdoeleinden en grootschalige observationele studies. Met OMOP CDM kunnen onderzoekers uiteenlopende datasets omzetten in een uniforme structuur, wat grootschalige observationele studies vergemakkelijkt.

CDISC

De standaarden van het Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) zijn specifiek ontworpen voor klinische onderzoeksgegevens. Terwijl OMOP CDM observatiegegevens standaardiseert met focus op onderzoek en analyse, omvat CDISC de volledige levenscyclus van gegevens: verzameling, opslag, uitwisseling en analyse. Dit raamwerk is specifiek afgestemd op de behoeften van klinische onderzoeken en wordt vaak door regelgevende instanties vereist voor gegevensindieningsdoeleinden. CDISC wordt veel gebruikt in de farmaceutische industrie vanwege zijn robuuste aanpak voor het waarborgen van gegevensbetrouwbaarheid en naleving.

OpenEHR

OpenEHR is een standaard voor langdurige opslag en uitwisseling van EPD's. Het gebruikt archetypen en sjablonen voor een flexibel en consistent kader voor gezondheidsgegevens in verschillende systemen. OpenEHR onderscheidt zich door zijn gedetailleerde en flexibele, op archetypen gebaseerde model voor het structureren van gezondheidsgegevens, dat aanpassingsvermogen en consistentie op lange termijn biedt. In tegenstelling tot OMOP en CDISC, die zijn toegespitst op onderzoek en specifieke onderzoeken, ondersteunt OpenEHR een breder scala aan klinische en operationele scenario's met zijn dynamische datamodelleringsaanpak.

SNOMED CT

Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT) is een van de meest uitgebreide terminologiestandaarden voor de gezondheidszorg. Het bevat een systematisch georganiseerde verzameling medische termen, waaronder codes, definities en synoniemen voor klinische documentatie en rapportage. Door de medische taal in verschillende zorginstellingen te standaardiseren, zorgt SNOMED ervoor dat gezondheidsinformatie nauwkeurig wordt vastgelegd en gemakkelijk wordt gedeeld, wat cruciaal is voor klinische besluitvorming, betere patiëntenzorg en onderzoek.

LOINC

Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC) is een algemeen aanvaarde standaard voor het consistent identificeren van laboratoriumtesten, metingen en klinische observaties. Het vult andere standaarden aan, zoals SNOMED CT, door specifieke codes te verstrekken voor laboratorium- en diagnostische gegevens. Deze standaard is cruciaal voor de integratie van laboratoriumresultaten in EPD's en ondersteunt interoperabiliteit en efficiënte gegevensuitwisseling in diverse zorgomgevingen.

ICD-10

De International Classification of Diseases, 10e revisie (ICD-10) is een wereldwijde standaard voor het diagnosticeren en classificeren van ziekten en gezondheidsproblemen. Dit systeem biedt codes voor een breed scala aan aandoeningen, symptomen en procedures, wat consistente documentatie en rapportage van gezondheidsgegevens vergemakkelijkt. Terwijl SNOMED een gedetailleerde klinische terminologie is voor EPD's, is ICD-10 een classificatiesysteem specifiek ontworpen om ziekten en gezondheidsproblemen te categoriseren voor statistische analyse, facturering en rapportage.

Slimme technologieën

Stel je een wereld voor waarin apparaten niet alleen slim zijn, maar praktisch helderziend. In deze sectie duiken we in de wonderen van moderne technologie die de manier waarop we met onze wereld omgaan veranderen, en maken ze het leven interactiever, intuïtiever en een beetje magisch.

AI (Kunstmatige Intelligentie)

Kunstmatige intelligentie (AI) simuleert menselijke intelligentie in machines die zijn ontworpen om te denken en te leren zoals mensen. Het omvat algoritmen waarmee computers taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals besluitvorming en probleemoplossing, met toepassingen in stemassistenten, aanbevelingssystemen en zelfrijdende auto's.

ML (Machine Learning)

Machine learning (ML) is een onderdeel van AI gericht op het ontwikkelen van algoritmen waarmee computers voorspellingen kunnen doen op basis van data. In plaats van expliciet geprogrammeerd te worden, verbeteren ML-systemen hun prestaties naarmate ze meer data verwerken. Veelvoorkomende toepassingen zijn spamfiltering, beeldherkenning en gepersonaliseerde aanbevelingen.

DL (Deep Learning)

Deep learning (DL) is een gespecialiseerd gebied binnen ML dat meerlaagse ('diepe') neurale netwerken gebruikt om verschillende soorten gegevens te analyseren. Deze complexe netwerken kunnen automatisch kenmerken en patronen extracteren uit ruwe data zoals afbeeldingen of tekst, en excelleren in taken als spraakherkenning en beeldclassificatie. DL vereist grote hoeveelheden data en rekenkracht om effectief te trainen.

CV (Computer Vision)

Computer Vision (CV) is een AI-gebied dat machines in staat stelt visuele informatie te interpreteren en te begrijpen. Het omvat het verwerken en analyseren van afbeeldingen en video's om zinvolle gegevens te extraheren, zoals objectherkenning of bewegingsanalyse, met toepassingen in gezichtsherkenning, autonoom rijden en medische beeldvorming.

VR (Virtual Reality)

Virtual Reality (VR) creëert een volledig meeslepende digitale omgeving die de echte omgeving vervangt. Gebruikers interacteren met deze virtuele wereld via speciale headsets en controllers die een 3D-ruimte simuleren. VR wordt gebruikt in games, simulaties en virtuele rondleidingen om een meeslepende ervaring te bieden en vereist aanzienlijke rekenkracht voor overtuigende virtuele omgevingen.

AR (Augmented Reality)

Augmented Reality (AR) legt digitale informatie over de echte wereld, waardoor de perceptie van de omgeving wordt verrijkt. Deze technologie gebruikt apparaten zoals smartphones of AR-brillen om virtuele elementen in realtime te combineren met de fysieke omgeving, met toepassingen in interactieve kaarten, educatieve apps en games die virtuele objecten integreren in de echte wereld.

XR (Extended Reality)

Extended Reality (XR) is een overkoepelende term voor alle immersieve technologieën, waaronder AR en VR. XR verwijst naar de combinatie van echte en virtuele omgevingen gecreëerd door computertechnologie, in verschillende gradaties van onderdompeling, ontworpen om de realiteit te verbeteren of te vervangen door fysieke en digitale werelden te combineren.

Beheer van gezondheidsgegevens

Effectieve bestuurs- en regelgevingskaders zijn essentieel voor het behouden van de integriteit en beveiliging van gezondheidsgegevens. Deze kaders bepalen de richtlijnen die organisaties moeten volgen om te voldoen aan wettelijke en ethische normen, beschermen de privacy van patiënten, waarborgen gegevenskwaliteit en bevorderen transparantie.

FAIR

FAIR staat voor Findable (vindbaar), Accessible (toegankelijk), Interoperable (interoperabel) en Reusable (herbruikbaar) - principes ontworpen om het nut en beheer van gegevens te verbeteren. Vindbaar betekent dat gegevens eenvoudig te vinden moeten zijn via duidelijke metadata. Toegankelijk zorgt ervoor dat gegevens beschikbaar zijn voor geautoriseerde gebruikers in bruikbare formaten. Interoperabel verwijst naar het vermogen van gegevens om te integreren met verschillende systemen. Herbruikbaar betekent dat gegevens effectief kunnen worden gebruikt voor meerdere doeleinden met duidelijke documentatie.

ISO 27001

ISO 27001 is een norm binnen de International Organization for Standardization (ISO) die zich richt op informatiebeveiligingsmanagementsystemen. Het biedt een kader voor het opzetten, implementeren en verbeteren van informatiebeveiliging binnen organisaties door beveiligingsrisico's te beoordelen en te beheersen, wat cruciaal is voor de bescherming van gevoelige informatie.

HIPAA en GDPR

De Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) is een Amerikaanse wet die de privacy en veiligheid van gezondheidsinformatie beschermt. Het bevat nationale normen voor het behandelen van beschermde gezondheidsinformatie door zorgverleners en verzekeraars. Terwijl HIPAA zich richt op gezondheidsinformatie in de VS, bestrijkt de GDPR een breder toepassingsgebied van gegevensbescherming in Europa, met nadruk op transparantie, toestemming en rechten van betrokkenen.

GxP

Good Practices (GxP) verwijst naar kwaliteitsrichtlijnen waarbij de "x" staat voor verschillende aspecten zoals Manufacturing (GMP), Clinical Practices (GCP) of Laboratory Practices (GLP). Deze voorschriften zorgen ervoor dat producten consistent worden geproduceerd, gecontroleerd en gedocumenteerd volgens kwaliteitsnormen, wat essentieel is voor veilige, effectieve en betrouwbare producten en regelgevende goedkeuring.

Toonaangevende initiatieven op het gebied van gezondheidsgegevens

Naast standaarden en concepten zijn verschillende belangrijke initiatieven de drijvende kracht achter vooruitgang in het beheer en gebruik van gezondheidsgegevens. Deze initiatieven brengen belanghebbenden samen om uitdagingen aan te pakken, samenwerking te bevorderen en data te benutten voor betere gezondheidsresultaten.

FDA

De Food and Drug Administration (FDA) is een Amerikaans federaal agentschap dat de veiligheid van voedsel, medicijnen, medische hulpmiddelen en cosmetica reguleert. Het controleert de goedkeuring en monitoring van geneesmiddelen en behandelingen, stelt richtlijnen op voor productie en voert inspecties uit om naleving te verzekeren, met als doel de volksgezondheid te beschermen.

EMA

Het European Medicines Agency (EMA) is een EU-regelgevende instantie die geneesmiddelen evalueert en toezicht houdt. Het beoordeelt de veiligheid, werkzaamheid en kwaliteit van medicijnen voordat ze kunnen worden goedgekeurd voor gebruik in EU-lidstaten, monitort de voortdurende veiligheid en harmoniseert regelgeving om toegang tot innovatieve therapieën te vergemakkelijken.

CRO en CRA

Een Contract Research Organization (CRO) levert uitbestede onderzoeksdiensten aan de farmaceutische en medische industrie, waaronder onderzoeksontwerp, gegevensverzameling en naleving van regelgeving. Clinical Research Associates (CRA's) zijn professionals die toezicht houden op klinische onderzoeken om naleving van protocollen, wettelijke vereisten en ethische normen te waarborgen. Samen spelen ze een cruciale rol bij het faciliteren van efficiënt en conform klinisch onderzoek.

EHDEN

Het European Health Data & Evidence Network (EHDEN) harmoniseert gezondheidsgegevens in Europa om onderzoek en innovatie te ondersteunen. Door gegevens te standaardiseren via het OMOP CDM, kunnen onderzoekers consistente datasets uit meerdere Europese landen analyseren, wat medisch onderzoek versnelt, patiëntenzorg verbetert en grensoverschrijdende samenwerking bevordert.

OHDSI

Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) werkt wereldwijd aan het standaardiseren en analyseren van gezondheidsgegevens uit diverse bronnen met behulp van het OMOP CDM. Deze globale standaardisatie maakt grootschalige analyse mogelijk van gezondheidstrends, behandelingseffectiviteit en veiligheidsprofielen, met als missie het verbeteren van gezondheidsresultaten door middel van open wetenschappelijke samenwerking.

DARWIN

Het Data Analysis and Real-World Interrogation Network (DARWIN) is een EMA-initiatief voor het genereren van Real-World Evidence. Door gebruik te maken van RWD uit diverse bronnen evalueert DARWIN de veiligheid en effectiviteit van geneesmiddelen na marktintroductie, wat cruciale inzichten biedt in prestaties in dagelijkse klinische praktijk en toezicht na goedkeuring ondersteunt.

i~HD

Het European Institute for Innovation through Health Data (i~HD) is een non-profit organisatie die zich inzet voor effectief en transparant gebruik van gezondheidsgegevens ter verbetering van zorg en onderzoek. Het werkt samen met diverse belanghebbenden om innovatie te bevorderen en patiëntresultaten te verbeteren door beste praktijken te promoten, tools te ontwikkelen en kwaliteitsnormen vast te stellen voor gegevenskwaliteit, governance en interoperabiliteit.

Conclusie

Naarmate de gezondheidszorg evolueert, ontwikkelt het domein van gezondheidsgegevens zich mee, wat zowel nieuwe kansen als uitdagingen biedt. Een goed begrip van de kernconcepten, standaarden en initiatieven helpt bij het navigeren door deze complexiteit. Door vertrouwd te raken met deze aspecten, kun je een belangrijke rol spelen in de voortdurende transformatie van de gezondheidszorg en innovaties ondersteunen die de algemene gezondheidsresultaten verbeteren.

‍