Een stap richting minder administratie in het ziekenhuis

Het automatiseren van de medische registratie met behulp van Artificial Intelligence

Gelre ziekenhuizen heeft het afgelopen jaar geëxperimenteerd met het automatisch coderen van hoofddiagnoses in ICD-10. De Praktijk Index (dPI) ontwikkelde hiervoor algoritmes die op basis van ontslagbrieven voorspellingen genereren over de bijbehorende hoofddiagnose. Het handmatig vastleggen van deze hoofddiagnoses is namelijk een duur, tijdrovend en foutgevoelig proces. Ten eerste coderen medisch specialisten de DBC diagnosen. Daarnaast worden achteraf door medisch codeurs de ICD-10 diagnoses vastgelegd voor de medisch administratie.

De door dPI ontwikkelde algoritmes haalden in de experimenten nu al een nauwkeurigheid van 87%. Bij een groot gedeelte van de dossiers lag de zekerheid van de voorspelling al veel hoger (>95%): deze dossiers zijn nu al geschikt om geautomatiseerd te laten coderen. Bij een klein gedeelte van de dossiers lag de zekerheid lager. Dit kan komen doordat een patiënt verschillende klachten kan hebben, terwijl er maar één als hoofddiagnose wordt gecodeerd.

Een percentage van 87% is niet perfect, maar vergeet niet dat ook bij de codering door medische codeurs of door medisch specialisten variatie te zien is, en misschien wel eenzelfde foutmarge aanwezig is. Bovendien gebruikten de algoritmes in deze experimenten enkel ontslagbrieven. In het EPD staat veel andere informatie die erg bruikbaar is voor het voorspellen van een hoofddiagnose, denk hierbij aan geslacht, leeftijd, afdeling, verrichting en nog veel meer. Een jongen van 17 met borstkanker is vrij onwaarschijnlijk, bij een vrouw van 50 is dit veel aannemelijker. Daarnaast werden deze algoritmes ontwikkeld op slechts 10.000 dossiers. Als er op een grotere dataset ontwikkeld wordt, zal de nauwkeurigheid toenemen. Er is dus op korte termijn nog veel winst te behalen.

Automatische codering

Wat betekenen de resultaten van dit experiment nu? Met het ontwikkelde algoritme kan al een substantieel gedeelte van alle dossiers geautomatiseerd worden gecodeerd met een zekerheid die ver boven de 87% ligt. Een klein gedeelte van de dossiers met lagere zekerheid moeten nog handmatig worden gecodeerd. Het belangrijkste is dat de medisch specialist straks niet meer zelf diagnoses hoeft te selecteren in een menu in het EPD. Dit scheelt veel tijd en geld, waardoor er meer tijd overblijft voor zorg.

En voor de toekomst? Het doel is om zoveel mogelijk dossiers met grote zekerheid geautomatiseerd te coderen en het aantal dossiers dat nog handmatig moet worden gecodeerd te minimaliseren.

De codes die worden gebruikt voor hoofddiagnoses worden landelijk gebruikt. Dit betekent dat de algoritmes die in de Gelre ziekenhuizen zijn ontwikkeld ook landelijk toepasbaar zijn. Door artsen landelijk minder te belasten met administratieve werkzaamheden blijft er meer tijd over voor de patiënt.

Meer weten of meebouwen aan ons codeer algoritme. Laat het weten!

DPI en KPMG hebben tijdens dit project samengewerkt om de mogelijkheden van automatische codering te verkennen. Op dit moment wordt samen met Gelre Ziekenhuizen gewerkt aan een vervolg op deze pilot.

(picture in header: By U.S. Navy photo by Mass Communication Specialist 3rd Class James Seward [Public domain], via Wikimedia Commons)