Met geavanceerde modules voor onder meer dosismonitoring en gebruiksdata-analyse stelt het teamplay-platform van Siemens Healthineers medisch professionals in staat om inzichten te vertalen naar verbeterde protocollen en een hogere efficiëntie. Binnen Ziekenhuisgroep Twente (ZGT), met locaties in Almelo en Hengelo, speelt teamplay een belangrijke rol door inzicht te bieden in dosismonitoring en gebruiksdata-analyse.
ZGT werkt al jaren samen met Siemens Healthineers op het gebied van medische beeldvorming. “Door ons MES-contract zijn we goed bekend met alle apparatuur van Siemens Healthineers”, vertelt klinisch fysicus Janneke Hilderink. “De overgang naar teamplay werd ingegeven door de behoefte aan een meer gestructureerde aanpak voor dosismanagement. Tot voor kort werkten we hiervoor met een zelfontwikkelde applicatie waarmee wij wel beschikten over alle dosisgegevens, maar beperkt waren in de mogelijkheden om de gegevens op de gewenste wijze te analyseren en weer te geven.”
Met teamplay biedt Siemens Healthineers een geïntegreerde oplossing die goed aansluit op de specifieke wensen van ZGT, vult klinisch fysicus Marjolein Hilgerink aan. “Het voordeel van teamplay is dat het meerdere functionaliteiten verenigt in één gebruiksvriendelijk platform, wat onze data-analyse en optimalisatieprocessen beter stroomlijnt.”
Meerdere toepassingen
Binnen teamplay maakt ZGT gebruik van verschillende modules, die elk gericht zijn op specifieke aspecten van de radiologische workflow. De modules Dose en Insights worden gebruikt om dosisdata te analyseren en te visualiseren. Usage biedt inzichten in het gebruik en de efficiëntie van apparatuur, zoals scantijden. Met Protocols kunnen de instellingen van beeldvormingsprotocollen worden geëvalueerd en waar nodig aangepast. En al langer maakt ZGT binnen teamplay gebruik van Fleet, voor beheer van de medische apparatuur en om inzicht te krijgen in storingen.
Specifieke use cases
Inmiddels maakt teamplay het werk – na een aanloopperiode waarin het oude en het nieuwe platform naast elkaar werden gebruikt – aanzienlijk makkelijker en efficiënter, vertelt Hilderink. “In het begin kostte het ons wel even tijd om het systeem eigen te maken en de dosisdashboards daadwerkelijk zo in te richten dat ze goed aansluiten bij onze klinische praktijk. Hierbij was er goede begeleiding vanuit de specialisten van Siemens Healthineers. Zij hebben ons geholpen bij het op maat bouwen van de benodigde dashboards op basis van onze specifieke use cases.”
Het ontwerpen van gestructureerde dashboards vergt een goed begrip van wat je precies wilt visualiseren en welke data daarvoor nodig zijn, vult biomedisch technoloog Gijs Katgert aan. “Dat was een vrij lang leertraject. Maar: nu het eenmaal staat, plukken we er absoluut de vruchten van.”
Diagnostische referentieniveaus
Teamplay stelt ZGT in staat om data-inzichten te vertalen naar concrete verbeteringen in de workflow. Zo vormt de toetsing aan de landelijk vastgestelde diagnostische referentieniveaus (DRN’s) een belangrijke toepassing van teamplay, schetst Hilgerink. “Landelijk zijn er referentie- en streefwaarden geformuleerd om ervoor te zorgen dat de dosis voor specifieke patiëntgroepen in een juiste balans is met de beeldkwaliteit die nodig is bij bepaalde radiologische onderzoeken. Dankzij Insights kunnen we als ziekenhuis makkelijker voldoen aan de wettelijke verplichting om te monitoren of onze doses gemiddeld genomen binnen deze vastgestelde waarden blijven, en om daarmee te identificeren waar mogelijkheden tot optimalisatie liggen.”
DRN’s voor kinderen
Recent publiceerde de Nederlandse Vereniging voor Klinische Fysica (NVKF) ook nieuwe DRN’s voor kinderen, vervolgt Hilgerink. “Doordat we al een goed dashboard hadden staan, was het binnen teamplay voor ons nu makkelijker om ook voor die kinder-DRN’s een goed dashboard te ontwikkelen en deze mee te nemen in de toetsing. Dan merk je dat je dankzij teamplay nu veel sneller in staat bent om dit goed te integreren in je workflow.”
Van data naar actie
Een ander voorbeeld is de samenwerking met Medisch Spectrum Twente (MST) voor een benchmark van dosisdata van verschillende bucky-protocollen, schetst Hilderink. “Het MST heeft een vergelijkbare patiëntpopulatie als ZGT, dus is het interessant om de dosisdata uit beide ziekenhuizen te vergelijken met het oog op mogelijke optimalisaties. Het doel is niet per se om doses zo laag mogelijk te krijgen, maar om de balans tussen dosisreductie en beeldkwaliteit te optimaliseren.” Deze samenwerking heeft inmiddels geleid tot concrete aanpassingen in protocollen in beide ziekenhuizen, vertelt Hilgerink. “Zonder teamplay zou deze analyse meer tijd en mankracht hebben gevergd; teamplay vertelt ons niet welke protocollen we moeten aanpassen, maar biedt wel een goede basis om daarover met elkaar het gesprek aan te gaan.”
Deep Resolve
Inmiddels heeft ook AI zijn intrede gedaan binnen ZGT. Zo maakt het ziekenhuis gebruik van Deep Resolve, een door Siemens Healthineers ontwikkelde, AI-gestuurde beeldreconstructietechnologie die helpt om de beeldkwaliteit te verbeteren en scantijden te verkorten. Hilderink: “We gebruiken Usage om te analyseren hoe dit soort AI-tools de scantijd daadwerkelijk beïnvloedt. Door voor- en na-analyse van protocollen kunnen we de verbeteringen objectief kwantificeren, wat mogelijkheden biedt voor workflow-optimalisatie.”
Datakwaliteit
Om teamplay optimaal voor je te laten werken, is het wel belangrijk om de datakwaliteit goed te bewaken, benadrukt Hilderink. “Zonder focus op datakwaliteit loop je het risico op verwarring of misinterpretatie. Gestandaardiseerde protocolnamen zorgen ervoor dat je geen appels met peren vergelijkt en dat je goed inzicht hebt in wat je precies analyseert. Ook hangt het succes van een platform als teamplay af van de samenwerking met de laboranten, radiologen en anderen binnen het team medische beeldvorming. Alleen door samen te bepalen wat je onderzoekt en hoe je de data interpreteert, kun je daadwerkelijk waardevolle inzichten genereren.”
Als je het goed aanpakt, levert teamplay veel op, concludeert Hilderink tot slot. “Onder de streep maakt teamplay ons inmiddels sneller, flexibeler en efficiënter. Daarmee zijn we goed voorbereid op toekomstige ontwikkelingen van de radiologische zorg.”