Elk moment telt: hoe live patiëntverhalen acute zorg kunnen ondersteunen

Ik herinner me nog steeds hoe het was om een jonge dokter te zijn, werkend in een ziekenhuis in een kleine Canadese stad. Daar was ik, net afgestudeerd van de medische school, belast met alles van het monitoren van kritisch zieke patiënten op de intensive care (IC) tot het 's nachts bevallen van baby's en dan terug naar de algemene afdeling om patiënten na hun operaties te verzorgen. Ik wilde alles ervaren en leren. Maar niets had me kunnen voorbereiden op de constante stress en het overweldigende aantal beslissingen dat we elke dag moesten nemen, gebaseerd op duizenden datapunten verzameld van monitoren, beademingsapparaten, infuuspompen en andere apparaten. Om nog maar te zwijgen over laboratoriumresultaten, beeldvormingsgegevens en diverse aantekeningen over de patiëntgeschiedenis.

We kwamen elke ochtend samen in een kring van specialisten en verpleegkundigen voor een samenvattende briefing en namen alle gegevens van de patiënten van de nacht ervoor door om patiëntverhalen samen te stellen die onze volgende acties zouden leiden. Omdat we typisch maar één uur hadden om tientallen patiënten te bespreken, was er geen ruimte voor lange uiteenzettingen. We hadden beknopte interpretaties van de meest cruciale informatie nodig.

Het betekende vaak dat de enorme reeks datapunten van de nacht in 3 korte zinnen moesten samenvatten, afhankelijk van elke specialist om hun interpretatie te geven. De juiste specialist was niet altijd beschikbaar. Dat betekende dat we dezelfde informatie later op de dag opnieuw moesten bekijken. Terwijl we een patiënt verzorgden, kon de gezondheid van een andere patiënt soms onverwachts verslechteren, wat een snelle reactie vereiste.

We maakten het samen als een team werkbaar – maar aan het einde van een dienst, kon ik het niet helpen me af te vragen of we andere beslissingen zouden hebben genomen als we meer tijd en middelen hadden gehad. Ik bleef mezelf constant in twijfel trekken.

Tijden zijn veranderd.

Veel van de informatie die we vroeger op papier vastlegden, wordt nu digitaal opgeslagen, in het elektronisch patiëntendossier (EPD). Maar op veel manieren is werken in de kritieke zorg alleen maar uitdagender geworden. Personeelstekorten zijn geïntensiveerd [1], vooral in landelijke gebieden [2], terwijl het aantal kritisch zieke patiënten blijft stijgen naarmate de bevolking blijft verouderen [3]. Informatieoverbelasting neemt ook toe, met een volwassen patiënt in kritieke zorg die nu tot 2 GB aan hoogwaardige data per dag genereert [4].

De uitdagingen creëeren een perfecte storm van uitdagingen, waarbij zorgverleners in kritieke situaties meer patiënten en meer gegevens moeten bijhouden met minder middelen en minder tijd. Bovendien vertellen clinici mij dat familieleden van patiënten, vooral de jongere generaties die zijn opgegroeid in een tijdperk van directe toegang tot informatie, meer realtime updates verwachten over hun dierbaren. Dat legt nog meer druk op zorgteams.

Hoe houden we dan kritieke zorg duurzaam en toegankelijk voor iedereen in het licht van toenemende vraag?

Meer dokters of verpleegkundigen toevoegen is in de meeste plaatsen geen realistische optie meer. Wat nodig is, zijn nieuwe en schaalbare technologieën die workflows kunnen stroomlijnen en eerstelijnspersoneel in staat stellen om dezelfde hoge kwaliteit van zorg over locaties heen aan te bieden, zelfverzekerder en efficiënter.

Ik geloof dat er drie elementen zijn die op elkaar voortbouwen. Ze draaien allemaal om hoe we realtime data-inzichten kunnen gebruiken om live, digitale patiëntverhalen te creëren die zorgteams ondersteunen bij het maken van proactieve, geïnformeerde beslissingen. Laat het me uitleggen:

In kritieke zorgdiensten waar patiënten gesedeerd en geïntubeerd zijn, wordt vaak gezegd dat gegevens voor de patiënt spreken, omdat de patiënt zelf niet kan spreken. Maar wanneer die gegevens verspreid zijn over veel verschillende apparaten, monitors en systemen op een IC-afdeling, kan het moeilijk zijn om te weten wat de gegevens je vertellen. Het was een van de grootste uitdagingen waar mijn collega's en ik in mijn vroege dagen als arts mee te maken hadden. Gegevensfragmentatie blijft tegenwoordig een van de grootste hoofdpijnen voor zorgverleners in kritieke situaties.

Om een geïnformeerde beslissing over een patiënt te nemen, moeten zorgverleners toegang hebben tot een volledig, up-to-date beeld van de toestand van die patiënt – inclusief vitale functies, laboratoriumresultaten, medicatie, beeldvorming, voedingsstatus en meer. Maar het handmatig samenstellen van deze gegevens kost tijd en die tijd ontbreekt vaak in kritieke situaties.

Het vereist ook een aanzienlijke hoeveelheid mentale energie om die gegevens te interpreteren en te begrijpen wat ze betekenen in de context van elkaar en in de loop van de tijd. Dit is waar digitale technologie een verschil kan maken. Door verschillende gegevensbronnen in realtime samen te voegen in één uniforme weergave, kunnen we clinici een compleet, up-to-date overzicht geven van de gezondheidstoestand van hun patiënten op elk moment, zonder de noodzaak om handmatig gegevens van meerdere bronnen samen te voegen.

Zodra we gegevens van verschillende bronnen in één uniform overzicht hebben samengebracht, kunnen we geavanceerde analyses en algoritmen gebruiken om diepgaandere inzichten te genereren. Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning een cruciale rol kunnen spelen. Door grote hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren, kunnen deze technologieën patronen en trends identificeren die voor mensen moeilijk te zien zijn. Dit kan ons helpen om vroegtijdige waarschuwingssignalen van verslechtering te herkennen en zorgprofessionals te waarschuwen voordat een patiënt een kritieke toestand bereikt.

Een goed voorbeeld hiervan is ons Early Warning Scoring (EWS)-systeem, dat gebruikmaakt van AI om realtime gegevens van patiënten te analyseren en risicoscores te genereren. Deze scores geven zorgverleners een indicatie van het risico van een patiënt op verslechtering, waardoor ze proactief kunnen ingrijpen om mogelijke problemen aan te pakken voordat ze escaleren. Dit soort technologie kan bijzonder waardevol zijn in omgevingen waar middelen beperkt zijn en personeel onder druk staat, omdat het clinici in staat stelt zich te concentreren op de patiënten die het meest dringend zorg nodig hebben.

De laatste stap in het creëren van live, digitale patiëntverhalen is het gebruik van continue monitoring en real-time meldingen om clinici te ondersteunen bij het bieden van proactieve zorg. Dit betekent niet alleen het volgen van de huidige gezondheidstoestand van een patiënt, maar ook het voorspellen van toekomstige veranderingen en het waarschuwen van zorgteams wanneer actie nodig is.

Een voorbeeld hiervan is ons Guardian Early Warning Score-systeem, dat continue monitoring van vitale functies combineert met geavanceerde analyses om risicoscores in realtime te genereren. Wanneer de score van een patiënt een vooraf ingestelde drempel overschrijdt, genereert het systeem automatisch een melding voor het zorgteam, waardoor ze snel kunnen reageren en de nodige interventies kunnen uitvoeren.

Dit soort technologie kan een game-changer zijn in de kritieke zorg, waar elke seconde telt. Door clinici te voorzien van real-time, actiegerichte inzichten, kunnen we hen helpen om sneller en met meer vertrouwen te handelen, wat uiteindelijk kan leiden tot betere patiëntresultaten.

In mijn vroege dagen als arts had ik nooit kunnen dromen van de soorten technologieën die we vandaag tot onze beschikking hebben. Maar terwijl de tools en technologieën zijn veranderd, blijft het fundamentele doel van kritieke zorg hetzelfde: het leveren van hoogwaardige, proactieve zorg aan patiënten in hun meest kwetsbare momenten. Door gegevens van verschillende bronnen samen te brengen, geavanceerde analyses en AI te gebruiken om diepgaandere inzichten te genereren, en continue monitoring en real-time meldingen te implementeren, kunnen we clinici ondersteunen bij het bereiken van dit doel, zelfs in de meest uitdagende omstandigheden.