Deel dit artikel:

12 mrt 2019

|

Gezondheid

Big Data hulpmiddel tegen oplopende kosten

Journalist: Annette Hoeksema

Geneesmiddelen vormen een essentieel onderdeel van de behandeling van menig ziektebeeld. Maar aan deze medicijnen hangt voor ziekenhuizen steeds vaker een indrukwekkend prijskaartje. Big Data moet hier verandering in brengen.

Een doosje ibuprofen kost bij de drogist slechts een euro of twee. Maar serieuze medicijnen zijn een heel ander verhaal. Geneesmiddelen tegen bijvoorbeeld reuma of kanker kosten al snel tienduizenden euro’s per patiënt per jaar. De kosten voor geneesmiddelen stijgen harder dan de gemiddelde zorgkosten.

Voor ziekenhuizen betekent dit dat geneesmiddelen nu al snel acht tot tien procent van het totale ziekenhuisbudget beslaan. Verzekeraars stellen inmiddels zelfs limieten aan de bedragen die ziekenhuizen aan medicijnen mogen uitgeven. Een gevaarlijke ontwikkeling. Frank Rynja, ziekenhuisapotheker bij Apotheek Haagse Ziekenhuizen, waarschuwt voor de eventuele gevolgen: “We willen voorkomen dat patiënten noodzakelijke therapieën onthouden worden, omdat ziekenhuizen deze niet meer vergoed krijgen. Het is daarom cruciaal dat het gebruik van dure geneesmiddelen en de uitgaven goed gevolgd worden.”

Een belangrijk deel van de oplossing ligt in het maken van duidelijke afspraken tussen ziekenhuizen, specialisten en zorgverzekeraars over het voorschrijven van dure geneesmiddelen. Dus: welke middelen worden voorgeschreven, in welke dosering en ook: wanneer besluit je te stoppen? Kortom: is het gebruik van dure medicijnen in alle gevallen wel gepast? Dit is waar Big Data om de hoek komt kijken.

Momenteel worden er verschillende apps gecreëerd. Ontwikkelaars daarvan gebruiken Big Data voor het monitoren en analyseren van het proces waarin dure genees-middelen worden voorgeschreven. Via zo’n app kunnen vragen worden beantwoord over het voorschrijf-gedrag, uitgiften, rechtmatigheid en uitkomsten van het gebruik van dure geneesmiddelen. Tot in detail biedt de app inzage in zaken als geneesmiddelverbruik, vakgroep en specialist, nieuw voorgeschreven en niet meer voorgeschreven dure medicijnen en behandelkosten per patiënt.

Via de apps wordt de benodigde data voor ziekenhuizenapothekers verzameld. Die zijn medebehandelaar en mogen daarom deze gegevens gebruiken. De apothekers kunnen hiermee vervolgens een eerste analyse maken over de kwaliteit van het proces en de add-on-bekostiging. Add-ons zijn kostenvergoedingen die aan de DBC (diagnose en behandelcombinatie) worden toegevoegd. Ook gaan de apothekers in gesprek met specialisten en verzekeraars over de resultaten van de vergaarde data.

Rynja is erg te spreken over de nieuwe technologie: “Via data discovery kunnen we specialisten niet alleen inzicht geven in hoe zij voorschrijven en dit vergelijken met collega’s, we kunnen hen ook direct antwoord geven op hun vragen. Ook kunnen we via de app betere afspraken maken over de behandeling van verschillende indicaties. Op deze manier maken we ons hele systeem een stuk consistenter en kostenefficiënter, wat beter is voor zowel patiënt als ziekenhuis.”

Zo merkt Rynja bij overleg met specialisten dat ze zelf vaak niet eens weten hoe vaak ze iets voorschrijven. Door de Big Data kan hij makkelijker met hen in gesprek. “We willen hen feedback geven op hun voorschrijfgedrag en hier goede afspraken over maken. Daarmee houden we gezamenlijk grip op de kosten.”

Gesponsord