Infrastructuur STIZON

“Iedereen die wel eens praktijkdata heeft proberen te analyseren heeft het aan den lijve ondervonden: het lijkt allemaal niet te kloppen. Patiënten zijn niet meer te vinden of gegevens lijken te ontbreken. Data zijn dubbel geregistreerd, inconsistent in de tijd gecodeerd (‘nooit gerookt maar vroeger wel’), of simpelweg foutief genoteerd (‘bloeddruk van 1750’).

Er zijn vele oorzaken aan te wijzen voor deze fouten. Gegevens zijn vastgelegd door verschillende zorgverleners, die in loop der tijd allerlei diverse IT-systemen hebben gebruikt. Professionele inzichten m.b.t. het registratieproces (o.a. wat en hoe er geregistreerd wordt) zijn in de loop der jaren veranderd, met gewijzigde of vervangen coderingsystemen tot gevolg.”

Aan het woord is Michiel Meulendijk. Michiel heeft Informatiekunde aan de Universiteit Utrecht gestudeerd met een master in Business Informatics. In 2016 promoveerde hij aan diezelfde universiteit met het proefschrift “Optimizing medication reviews through decision support: prescribing a better pill to swallow”. Sinds 1 januari 2019 is Michiel operationeel teamleider van STIZON. We vroegen hem naar zijn visie over de infrastructuur van STIZON.

“Stichting Informatievoorziening voor Zorg en Onderzoek, STIZON, is in 2012 vanuit het PHARMO Instituut opgericht om als onafhankelijke organisatie zorggegevens van diverse zorgverleners te standaardiseren en harmoniseren in longitudinale, coherente, geanonimiseerde patiëntendossiers.

De uitdaging bij STIZON ligt in het bij elkaar brengen van data voor verschillende doeleinden: het faciliteren van goede zorg door dienstverlening aan zorgverleners aan de ene kant, en het mogelijk maken van wetenschappelijk onderzoek aan de andere kant. Data die bij STIZON binnenkomt, wordt zowel anoniem gebruikt door een epidemioloog die tijdsvolgordelijke verbanden wil kunnen aantonen tussen een behandeling en de eventuele uitkomst, als door een huisarts die zijn kwetsbare patiënten in kaart wil brengen.

Om dit mogelijk te maken heeft STIZON de afgelopen jaren een infrastructuur opgezet waarin data automatisch wordt geëxtraheerd, gecontroleerd, en geladen in een datamodel. Dit zogeheten ‘common data model’ (CDM) wordt gebruikt als basis van waaruit specifieke leveringen worden gemaakt voor individuele gebruikers. Zo wordt voor elke vorm van gebruik dezelfde opschoning, verrijking, en kwaliteitscontrole op de data toegepast. Bij de uitgifte gaan data uit dit CDM door een zogenoemde ‘wasstraat’, waarin specifieke algoritmes worden toegepast om informatie gereed te maken voor hun doel. Zo wordt onderzoeksdata geanonimiseerd, terwijl informatie bedoeld voor terugrapportage juist wordt verrijkt met uitkomsten van predictie-algoritmes.

In de komende jaren zal het gebruik van big data voor het verbeteren van de zorg, ontwikkelen van predictie-algoritmes, en wetenschappelijk onderzoek alleen maar meer gebruikt gaan worden. Veilig, betrouwbaar, en nauwgezet datamanagement is daarvoor essentieel. Met de nieuwe infrastructuur heeft STIZON daarin een grote stap vooruit gezet.”