Innovatie & Strategie

Dit is een bijdrage van SAS
Analytics
covid-dashboard Treant

Treant Zorggroep zet real-time data in om grip te houden op COVID-19

Dashboard biedt real-time inzicht in de effecten van het coronavirus

29 mei 2020
Door: SAS , partner

Dashboard biedt real-time inzicht in de effecten van het coronavirus

De ruim 260 medisch specialisten en 6.300 medewerkers van Treant Zorggroep zetten zich elke dag volledig in voor de best mogelijk zorg. Met 3 ziekenhuislocaties en 17 centra voor wonen en zorg in het noorden van het land, is het voor Treant uitermate belangrijk dat zij real-time inzicht hebben in de effecten van het coronavirus, zodat zij daar tijdig op kunnen reageren.

Met behulp van analytics-specialist SAS heeft Treant Zorggroep een eigen dashboard gemaakt om onder andere het aantal COVID patiënten, aantal IC-bedden en de voorraad van mondmaskers, jassen en andere beschermingsmiddelen in kaart te brengen. Daarnaast wordt de uitstroom van de IC-afdeling naar de Care gemonitord. Treant Zorggroep heeft 1 Care locatie aangewezen met een COVID-afdeling waardoor ook hier vanuit één centrale locatie grip op de uitbraak verkregen wordt. Vanuit het Treant Control Center (TCC) hebben zorgverleners, bestuurders en managers direct zicht op alle actuele data die met COVID-19 samenhangen.

Vanuit het Control Center is in één oogopslag te zien hoe het met de capaciteit gesteld is. Hoeveel patiënten zijn er op corona getest en/of wachten op hun uitslag? Hoeveel coronapatiënten liggen momenteel op de IC en hoeveel IC-bedden zijn er nog beschikbaar? Hoe staat het met de personeelsbezetting? Wat is de voorraad kritische geneesmiddelen en wat is de voorraad aan mondmaskers, jassen en andere beschermingsmiddelen? Maar ook hoeveel COVID-verdachte patiënten liggen er op de SEH zodat je ‘aan de voordeur’ al zicht krijgt op het aantal opnames welke je kan verwachten. Allemaal vragen waar het dashboard in een oogopslag een antwoord op heeft.

Het dashboard dat gebouwd is op het SAS Viya-platform wordt elke tien minuten geüpdatet en biedt medewerkers vanuit het TCC actueel inzicht. Het hebben van een compleet overzicht zorgt er bovendien voor dat ze niet alleen vinger aan de pols kunnen houden in de ziekenhuizen, maar ook in de vvt-instellingen, waar Treant ook zorg verleent aan coronapatiënten.

Landelijke en eigen data gecombineerd

Daarnaast levert SAS een bijdrage aan het TCC in de vorm van een dashboard op basis van relevante publieke databronnen van onder andere het RIVM en de Nationale Intensive Care Evaluatie (NICE). De visualisatie van de gegevens maakt de informatie die wordt verzameld door organisaties zoals het RIVM en NICE inzichtelijk en betekenisvol. Patronen en trends kunnen nu sneller worden herkend en de besluitvorming wordt daardoor vereenvoudigd.

Treant combineert eigen data met het dashboard aangeleverd door SAS. Zo kunnen zij hun eigen cijfers vergelijken met de ziekenhuizen in binnen en buitenland. Daarnaast kunnen ze op basis van de data beoordelen of zij moeten opschalen naar een ander scenario. Denk daarbij aan het uitbreiden van IC capaciteit.

Treant is ‘in control’

Het dashboard zorgt ervoor dat Treant ‘in control’ is en kan anticiperen op veranderende omstandigheden. Ook als de coronacrisis straks achter de rug is, blijft het dashboard operationeel. Data en analyses spelen een steeds grotere rol bij de zorggroep, om uitdagingen het hoofd te bieden. Doordat Treant meerdere cure- en care-locaties heeft, blijft het belangrijk zicht te houden op de ontwikkelingen binnen deze instellingen. Ook is de zorggroep gestart met een pilot rondom machine learning en text analytics. Samen met SAS wil Treant met de reeds opgedane kennis deze nieuwe vormen van analytics verder operationaliseren.

Door middel van advanced analytics wil Treant een grote stap zetten om van retrospectieve inzichten naar prospectieve analytics te gaan. Dit doet Treant onder andere door voor iedere op te nemen patiënt een voorspelling te doen op de verwachte ligduur. Hierdoor kan het aantal IC-bedden heel gericht en efficiënt worden gepland waardoor de capaciteit zo optimaal mogelijk benut wordt. Het doel is om deze vormen van analytics te operationaliseren op te werkvloer. Daarmee wordt het direct toepasbaar gemaakt voor de eindgebruiker.

Reactie toevoegen