Onder dashboarding verstaan we bij e-health het in grafische vorm weergeven van medische cijfers en gegevens gekoppeld aan een of meer te monitoren gezondheidsparameters. Dat kan zowel live als achteraf zijn en desgewenst in combinatie met kunstmatige intelligentie (AI) plaatsvinden. Dashboarding bestaat al meerdere jaren. Onlangs kwam deze ICT-mogelijkheid weer volop in het nieuws als epidemiologische controller en manager van de SARS-CoV2-crisis.
Alles op een dashboard en het daarop meteen kunnen ingrijpen klinkt nuttig en interessant. Doch de vraag rijst al gauw wat je daar nu daadwerkelijk in de praktijk aan hebt. In ieder geval is dashboarding alleen zeker niet zaligmakend.
Deze blog kijkt naar toegepaste en bekende vormen van zowel zakelijke als (sociaal-) medische dashboarding plus hun mogelijkheden en beperkingen. Met alleen dashboarding bij corona ben je er zeker nog niet om grip op de pandemie te krijgen.
Bedrijfsmatige dashboards
In het bedrijfsleven bestaan de dashboards al veel langer als managementinstrument. Daar spreekt men van visuele data op basis van sleutelindicatoren over de performance. Deze Kritische Performance Indicatoren (KPI’s) krijgen een verklarende en te interpreteren vorm met grafieken, kaarten en diagrammen.
Het verkregen inzicht is in hoge mate afhankelijk van de gestelde business-vraag en de betrouwbaarheid van de data-input voor de KPI’s! Rammelt het ergens dan heb je er simpelweg weinig aan. Daarvoor zet het bedrijfsleven dan een zogenaamde Business Intelligence Controller (BIC) in.
Business Intelligence (BI) is dus nauw verbonden met dashboarding. De BI-tools verzamelen de belangrijke bedrijfsgegevens. Daarna volgt de analyse die het management moet laten zien welke kant het uit moet of gaat. Dashboarding an sich is daarbij het instrument om het visueel begrijpelijk zichtbaar te maken. Die intelligentie wordt steeds meer AI. Het gaat al gauw om immense hoeveelheden big en deep data. Het tijdig herkennen van patronen en trends is gewoon een must.
De valkuilen
Als het allemaal zijn tijd krijgt en de data entry betrouwbaar is gaat dashboarding prima. Er zijn echter een aantal bekende kritische zwakten van BI en dashboarding. “Too little en too late” vormen de dood in de pot bij het genereren van voldoende slagkracht op het juiste moment. Al gauw loopt men door een te trage input, late herkenning en analyse achter de feiten aan.
BI, dashboarding en AI dienen daarom nauw samen te werken om een goed responsief systeem op poten te zetten. Anders heb je alleen fraaie plaatjes doch nog geen passende realtime interventies!
Real-time, actionable insights
Zonder de realtime meteen uit te voeren inzichten kan je het bij kritisch en snel te interveniëren bedrijfsprocessen en gezondheidsontwikkelingen gewoon vergeten. De productie achter of op het verkeerde spoor, onvoldoende cashflow en de klantentrend is vorige week al omgeslagen. Bij pandemieën heb je er weinig aan om te weten dat je vorige week al had moeten ingrijpen of dat het besmettingstraject al geruime tijd net anders loopt dan gedacht. En bij het EPF / PGO haakt de patiënt al snel; af als de behandeling als mosterd na de maaltijd komt.
De op het dashboard aangemaakte scatter plots, bar charts en andere grafieken vertellen de kijker fraai wat er wel en niet goed gaat. Helaas vaak alleen in algemene termen en aan de late kant. Er komen ook geen inzichten over hoe direct te reageren (actionable insights) uit.
De hamvraag is hoe het groeiende inzicht vanuit het dashboard per direct kan worden ingezet om een passende maatregel of strategie realtime te ontwikkelen. Hier ligt een fraaie taak voor AI dat op basis van deep learning ervaringen en patroon- of trendherkenning snel kan ingrijpen
EPD-viewer
De patiënt in controle over het eigen elektronisch dossier en de met e-health-devices gemeten waarden. Dat is inderdaad een interessante en nuttige vorm van dashboarding die onder meer wordt toegepast door het Leids UMC. (contact Paul van der Boog nefroloog).
Het gaan in de praktijk om een grafische ‘viewer’ die de medische informatie van een patiënt uit zowel het ziekenhuis-EPD als de data uit ‘thuismetingen’ real time samenvoegt in één dashboard. Dit project ‘Medical Dashboard’ is onderdeel van het Citrienprogramma e-health. Het Citrienfonds van de NFU en ZonMw helpt duurzame en breed inzetbare verbeteringen in de gezondheidszorg te ontwikkelen. Onder meer door de overdracht van het klinisch dashboard naar de huisartsenzorg.
Het ontwerp van het Medical Dashboard maakt de applicatie vrij makkelijk ‘uitrolbaar’. Het is een add-on-systeem waaraan je gemakkelijk relevante databases kan koppelen. De patiënt staat centraal en kan zijn of haar gezondheid en zorg vanuit één platform of dashboard monitoren en deze PGO ook zelf aanvullen.
Dashboard corona-virus
De rijksoverheid heeft recentelijk een dashboard voor het Corona-virus gelanceerd. Dit dashboard is nog deels in ontwikkeling doch al wel voor iedereen te raadplegen. Uiterlijk 3 juli moet de eerste operationele versie af zijn.
De zes belangrijkste pijlers van dit corona-dashboard zijn:
- Het aantal IC-opnamen per dag.
- Het aantal ziekenhuisopnamen per dag.
- Het aantal voor het Corona-virus positief geteste mensen.
4 Het aantal besmettelijke mensen. - Het reproductiegetal R.
- Het aantal geschatte besmettelijke mensen in Nederland.
De eerste vijf zijn zowel regionaal als landelijk te bekijken. De vermoedelijke oversterfte stond er onlangs nog niet in. Voor de verpleeghuizen is er nog aanvullend: Het aantal positief geteste bewoners. Het sterftecijfer en het aantal besmette locaties.
Wat zeggen de dashboard-indicaties?
Het gaat om door anderen verzamelde en/of ingeschatte getallen. Dat maakt het allemaal net zo betrouwbaar of onbetrouwbaar als de input zelf. Ook kan er vertraging tussen zitten. Vergeleken met een auto krijg je dan niet de directe info vanuit het voertuig dat je zelf rijdt maar vanuit de auto die daar achteraan rijdt.
Nog lastiger zijn het type cijfers zelf. Het lijkt logisch dat het allemaal een stuk beter gaat als de IC-aantallen en ziekenhuisopnames dalen. Maar waarom dalen die dan? Andere opnamecriteria? Eerder onderschept door de huisarts? Een effectievere behandeling? Of toch het aanslaan van de 1,5m samenleving en de lockdown? En hoeveel corona verspreidt zich ongezien op de achtergrond?
Meer testen geeft ook meer aangetoonde besmettingen die je anders niet had meegenomen. Een stijging kan zowel gunstig (eerder ingrijpen door de GGD) als ongunstig (bijvoorbeeld een 2de golf) zijn. Ook de R is afhankelijk van de toegepaste rekenmethode en aangeleverde cijfers.
En de weggelaten oversterfte is ook slechts een grove indicatie van hetgeen Covid-19 mogelijk aanricht. Het krijgt allemaal een soort imago van de weersvoorspelling. Regelmatig goed. Het kan elk moment omslaan. En soms zit je er goed naast.
Samenvattend kan dashboarding een geschikt visueel instrument zijn om de ontwikkelingen bij SARS-CoV2 te volgen. Echter alleen met fraaie grafieken ben je er nog niet. Een betrouwbare relevante data-etry, de juiste KPI’s / gezondheidsindicatoren en realtime AI-ondersteunde respons zijn gewoon een must.
