Van bulk aan gegevens naar nieuwe inzichten

‘Als je in de krant leest dat het griepseizoen weer is begonnen, dan komen die genoemde getallen hier vandaan’, vertelt programmaleider Robert Verheij. Hij beseft dat, als mensen het Nivel al kennen, dat dan vaak van deze griepcijfers is, hoewel de onderzoekers veel meer doen. In het pand op de hoek van de Otterstraat en de Oudenoord werken zo’n 150 medewerkers dag in dag uit aan verbetering van de gezondheidszorg. Dat doen ze onder meer met behulp van ‘big data’, in de zorg vastgelegde gegevens die zo omvangrijk zijn dat je ze alleen kunt analyseren met geavanceerde statistische technieken. Die technieken leveren bijvoorbeeld algoritmes op voor gepersonaliseerde adviezen, waardoor het gebruik van antibiotica kan verminderen, of voor een betere urgentie-inschatting op de huisartsenpost.

Schat aan informatie
Verheij werkt al sinds 1989 bij het Nivel, met uitzondering van een uitstapje van drie jaar naar het RIVM eind jaren 90. Hij is de man van de data. Hij stond aan de wieg van het registratienetwerk waarin zorgverleners onder andere symptomen, diagnoses, verwijsbriefjes en geneesmiddelenvoorschriften bijhouden. Sinds de jaren 90 wordt dat elektronisch geregistreerd in wat we tegenwoordig een elektronisch patiëntendossier noemen. ’Een enorm veelzijdige en rijke bron voor onderzoek,’ meent Verheij. ‘Voor welke klachten gaan mensen naar een huisarts? Wie wordt doorgestuurd naar een medisch specialist? Welke klachten behandelt de huisarts zelf? En met welke klachten doet hij niks? Want afwachten is het meest voorkomende advies. Inzicht in die patiëntenstromen is voor het functioneren van de gezondheidszorg ontzettend belangrijk. Dit wordt allemaal vastgelegd in die elektronische patiëntendossiers, een schat aan informatie.’

Wederdienst
Om die inzichten op te doen krijgt het Nivel jaarlijks de geanonimiseerde gegevens van 1,7 miljoen mensen die een huisarts bezoeken. In totaal levert 10% van alle huisartsenpraktijken gegevens aan het Nivel. Als wederdienst voor het delen van die data ontvangen zij praktijk-feedback; ze kunnen dan bijvoorbeeld zien of bepaalde medicijnen in hun praktijk vaker worden voorgeschreven dan in andere praktijken. Soortgelijke data verzamelt het Nivel ook over fysiotherapie, oefentherapie, logopedie, diëtetiek en op de huisartsenpost.

Gepersonaliseerd advies
Die data geven veel nieuwe inzichten. Zo weten we dat mensen gemiddeld zes keer per jaar contact hebben met de huisartsenpraktijk. De data laten ook zien dat huisartsen de laatste jaren meer psychische klachten in hun patiëntendossiers noteren. Dat roept veel vragen op bij Verheij en zijn collega’s. ‘Wat betekent dat? Worden mensen zieker? Hebben ze meer stress? Of komt het omdat patiëntenstromen worden omgebogen, bijvoorbeeld omdat andere zorgvormen minder toegankelijk zijn geworden? Dat zijn heel ingewikkelde vragen en nog steeds onderwerp van onderzoek. Dergelijke vragen spelen ook bij veel andere zorgvoorzieningen, zoals de ambulances en de huisartsenpost. Telefonistes maken nu vaker een hoge urgentie-inschatting dan enkele jaren geleden, en dat zet het gebruik van ambulances en huisartsenposten onder druk.

Gebruik van antibiotica
In samenwerking met de startup Pacmed namen de Nivel-onderzoekers ook het gebruik van antibiotica bij urineweginfecties onder de loep. Daarvoor bestudeerden zij 250.000 consulten waarin zo’n infectie werd vastgesteld en bekeken ze welke antibiotica in welke situatie succesvol waren. Pacmed heeft op basis van die informatie een algoritme ontwikkeld dat een gepersonaliseerd advies geeft welke antibiotica voor welke patiënt het beste gekozen kan worden. Zo proberen ze het gebruik van antibiotica terug te dringen. ‘Dit vind ik een mooi big data verhaal’, zegt Verheij met trots.

Datasolidariteit
Om goed te kunnen leren van de gegevens die in de zorg worden vastgelegd, is het voor het Nivel essentieel om over veel data te kunnen beschikken, maar die beschikbaarheid is niet vanzelfsprekend. Een lastige opgave, vindt Verheij. ‘Hoe zorg je ervoor dat burgers optimaal zeggenschap hebben over hun gegevens, maar creëer je tegelijkertijd zoveel mogelijk kansen om die gegevens te kunnen gebruiken?’ Hij pleit, net als minister Bruins van Volksgezondheid, voor een vorm van ‘datasolidariteit’. ‘Net als in het zorgstelsel betaal je premie voor als je ooit ziek wordt. Als je zelf niet ziek bent, betaal je voor een ander. Datzelfde principe moeten we ook toepassen op zorgdata, wat die worden steeds belangrijker om de gezondheidszorg verder te brengen. Je zou data dan ook moeten beschouwen als een nutsvoorziening. Ook als je niet of niet meer ziek bent, draag je bij met je data.’