Leren modelleren in het UMC Utrecht: ‘Je moet er goeie discussies over voeren’

Leren is de rode draad bij het modelleren van zorgdata. Daar kan Lilian Minne van Furore over meepraten: zij begeleidt modelleur Annika Bijenhof van het Universitair Medisch Centrum Utrecht (UMC Utrecht) bij het modelleren in Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR). Daarmee kan het ziekenhuis universele bouwstenen maken, zodat zorgdata binnen en buiten de ziekenhuismuren kunnen worden hergebruikt en uitgewisseld.

20 januari 2021   |   Nieuws   |   Door: Furore Conclusion

Deel

Leren modelleren

Voor Annika, die als medewerker van het dataplatformteam van het UMC Utrecht onder andere data-uitgiftes verzorgt en gebruikers adviseert over dataproducten, is modelleren naar FHIR-profielen een nieuw hoofdstuk in haar loopbaan. Aanleiding is het nieuwe dataplatform dat het UMC Utrecht in samenwerking met het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) en het Erasmus Medisch Centrum ontwikkelt.

Dat ontwikkelen gebeurt op basis van de initiële opzet en datamodellen van het LUMC. ‘We nemen die bestaande modellen als grondslag en vullen ze aan met onderdelen die nodig zijn voor de zorgprocessen en usecases van het UMC Utrecht,’ vertelt Annika. ‘Dat gebeurt allemaal volgens FHIR, een internationale standaard voor het uitwisselen van zorggegevens. Omdat we daarover in het UMC Utrecht nog maar weinig kennis in huis hadden, ondersteunt Lilian ons daarin.’

"Modelleren met FHIR vereist interpretatie. En voor die interpretatie heb je ervaring nodig. Je moet niet alleen weten hoe de zorg werkt, maar ook hoe de brondata in het epd tot stand zijn gekomen."

Modelleur Annika Bijenhof, UMC Utrecht

Netjes ontwikkelen

Die opleidende rol bevalt Lilian heel goed. ‘Ik moest wel even schakelen, omdat het lijkt alsof je in deze rol wat minder productief bent dan normaal. Aan het einde van de dag dacht ik soms: wat heb ik nou eigenlijk gedaan? Maar op een gegeven moment realiseerde ik me dat andere mensen verder helpen ook een vorm van productiviteit is. En ik vind het heel leuk om mijn uitvoerende werk aan te vullen met een rol als deze.’

Maar hoe gaat dat nou, leren modelleren naar FHIR? Annika legt uit dat zij en Lilian elkaars werk regelmatig reviewen. ‘Dat doen ontwikkelaars sowieso, want dat is hoe je netjes ontwikkelt. In dit geval is het extra belangrijk, want FHIR schrijft niet heel strikt voor hoe iets in je model past. Het omschrijft hoe iets eruit zou moeten zien, maar je moet er zelf een interpretatieslag op maken. En voor die interpretatie heb je ervaring nodig. Je moet niet alleen weten hoe de zorg werkt, maar ook hoe de brondata in het epd tot stand zijn gekomen – om maar iets te noemen.’ 

Een brede blik

‘Het lastige is dat alleen die totstandkoming van de brondata al kan verschillen per ziekenhuis,’ vult Lilian aan. ‘Zelfs als twee ziekenhuizen hetzelfde bronsysteem gebruiken, kunnen ze het op een andere manier hebben ingericht.’

Omdat het UMC Utrecht meerdere ziekenhuislocaties heeft, moest het organisatiemodel bijvoorbeeld worden uitgebreid. En vanwege beleidsverschillen tussen het LUMC en UMC Utrecht moest het dataplatformteam ook een duidelijk onderscheid aanbrengen tussen bezwaar- en inclusieformulieren in het toestemmingsmodel.

Gelukkig heeft Lilian via haar baan bij Furore veel ziekenhuizen vanbinnen gezien. Bij projecten als deze, waarbij drie grote ziekenhuizen nauw samenwerken, werpt dat zijn vruchten af. ‘Vooral bij de afstemming tussen de ziekenhuizen onderling,’ vertelt Lilian. ‘Soms is oplossing A beter voor het ene ziekenhuis en oplossing B beter voor het andere. Ik heb dan het voordeel dat ik extern ben en met mijn objectieve, brede blik kan proberen te beoordelen wat het algemeen belang is.’

Modelleerbeslissingen maak je gewoon niet in je eentje – daar moet je goeie discussies over voeren.

Lilian Minne

HL7 FHIR modelleur Furore

Lilian Minne
Code is niet zwart-wit

De afstemming tussen ziekenhuizen kan inderdaad lastig zijn, beaamt Annika. ‘Dat komt doordat de code die je schrijft niet zwart-wit is; er zijn vaak meerdere manieren waarop je de data vorm kunt geven. Het is dus zaak dat je beslissingen niet in je eentje neemt, maar dat je in goed overleg de argumenten tegen elkaar afweegt.

Ook niet onbelangrijk: de documentatie. Annika: ‘Al onze opmerkingen worden vastgelegd in Azure DevOps, en de grotere discussiepunten houden we bij in een wiki, zodat we later nog eens terug kunnen lezen waarom we bepaalde keuzes ook alweer hebben gemaakt. Die wiki delen we ook binnen de drie ziekenhuizen.’ Want, zo stipt Lilian terecht aan: ‘Als ziekenhuizen kunnen we ook een hoop van elkaar leren.’

Goeie discussies

Van én met elkaar leren, dat lijkt de rode draad bij het modelleren. Lilian knikt instemmend: ‘Als we elkaars werk reviewen, heeft Annika ook goeie feedback op mijn werk. Dingen waardoor ik denk: o ja, zo kan het ook. Ik zou zelfs willen zeggen dat het noodzakelijk is voor dit werk; samen weet je meer dan alleen. Modelleerbeslissingen maak je gewoon niet in je eentje – daar moet je goeie discussies over voeren.’

Tegelijkertijd zien beide modelleurs de afronding van het project met vertrouwen tegemoet. Annika: ‘Het is fijn dat ik Lilian nu nog vragen kan stellen, maar ik denk ook dat we al redelijk zelfstandig zijn. En omdat Lilian ook voor een ander team van mijn afdeling werkt, wordt er ook bij die collega’s kennis opgebouwd over FHIR-modellering. Als het goed is, kan ik dus straks gewoon intern sparren.’

Lees meer over het nieuwe dataplatform door het UMC Utrecht in samenwerking met het LUMC en het Erasmus Medisch Centrum

Twee mannen achter hun bureau