Maastro verwacht dat de komende 5 tot 10 jaar de druk op medewerkers in de radiotherapiekliniek enorm toeneemt. De behandelplanning, die momenteel een groot gedeelte van de tijdbesteding van laboranten vergt, verandert door verdergaande automatisering. Bij het (deels) geautomatiseerd bestralen van patiënten worden waarschijnlijk AI-technieken toegepast.
Expertise in medische besluitvorming
“Waar nu de nadruk in het werk ligt bij handelingen en uitvoering, zal dit steeds meer verschuiven naar het besturen en controleren van de apparatuur. Dit vergt vaardigheden om onder tijdsdruk besluiten te nemen waarbij veel achtergrondkennis nodig is”, zegt Simons. “In de toekomst hebben de radiotherapeutisch laboranten expertise in medische besluitvorming nodig. De behandeling van een patiënt kunnen we optimaliseren met geïndividualiseerde besluitvorming.”
“Er zijn voor nieuwe radiotherapeutisch laboranten steeds minder trainingsmogelijkheden om de complexe competenties in de dagelijkse praktijk aan te leren”, voegt Learning & Development specialist Colette Dijcks toe. “Terwijl het veel inspanning vergt van ervaren klinisch professionals om zich aan te passen aan de veranderende eisen en de eigen competenties op duurzaam hoog niveau te houden. Wij zien dat de bestaande trainingsmethoden niet meer voldoen.”
Pilot Maastro
In 2022 begon Maastro een pilot waarbij voor het maken van complexe bestralingsplannen bij longkanker een nieuwe trainingsmethode is vergeleken met de bestaande methode. Bij de bestaande trainingsmethode volgden de trainees/radiotherapeutisch laboranten buiten de klinische setting een inwerkprogramma bestaande uit drie behandelplannen. Ze gingen vrij snel meedraaien in de kliniek om samen met een ervaren collega radiotherapeutisch laborant klinische expertise op te doen. “Dat bleek niet ideaal om te leren. De trainees werden geconfronteerd met veel verschillende aanpakken in veel verschillende contexten”, schetst Dijcks. “Per saldo resulteerde dit in een lange inwerkperiode.”
Bij de nieuwe training met een strak gestructureerde aanpak maken trainees zelf vijf behandelplannen. Nieuw zijn feedback en reflectiemomenten. Dijcks hierover: “De trainees krijgen per plan individuele feedback van de trainer over het wat, hoe en waarom van bepaalde beslissingen. De trainees reflecteren individueel op de plannen én er is een collectieve peerreflectie bijeenkomst. We expliciteren de impliciete kennis dus veel meer. Zo krijgt kritisch denken, probleemoplossend vermogen en besluitvaardigheid meer aandacht. We zien een steilere leercurve bij de nieuwe trainingsmethode.”
Duurzame gedragsverandering
Om te weten of de opgedane kennis ook tot duurzame gedragsverandering leidt, is een meting uitgevoerd zes maanden na de training. Dijcks: “De verbeteringen die we zagen na het uitvoeren van de peerreflectie aan het einde van het traject bleven behouden na deze zes maanden. Ook bij een groepje ervaren medewerkers zagen we dat peerreflectie tot verbetering in gemiddelde plankwaliteit heeft geleid, die stand heeft gehouden tot minimaal zes maanden na de sessie.”
Lees het hele artikel in ICT&health 2, die op 14 april verschijnt.
