Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
Snart skal software og systemer til sundhedsvæsenets diagnostiske område udskiftes.
De er gamle og for usikre og dog er de 78 mest centrale systemer grundlag for 311 millionrt prøver årligt. De prøver afgør, hvilke kliniske beslutninger der træffes for borgerne.
Danske Regioner og PwC forudser et investeringsbehov på cirka 3,5 milliarder kroner over de kommende år på diagnostik-området.
Diagnostik er afgørende for et velfungerende sundhedsvæsen. Laboratorierne skal køre døgnet rundt, året rundt og den it-mæssige understøttelse af området, er ikke noget, man skal tage let på. De valg, der træffes, eksempelvis i udbudstekster, afgør de diagnostiske specialers udviklingsmuligheder, deres driftsvilkår og hastigheden, hvormed patienter og klinikere får svar.
De nye sygehusbyggerier inspirerer til interesse- og fagfællesskaber, fx fælles laboratoriehaller.
På Aalborg Universitetshospital har fem afdelinger fælles prøvemodtagelse og analysehal. Filosofien er, at de kliniske afdelinger og de praktiserende læger skal have én indgang og at de analyser, som klinikerne efterspørger 24/7 skal udføres i en fælles analysehal.
Det betyder, at specialisterne deler visse arbejdsopgaver og laboratorieudstyr.
Sammen kan de indkøbe mere avanceret udstyr og udnytte hinandens viden og kapacitet.
Herved kan produktiviteten øges uden at gå på kompromis med fleksibilitet og leverancesikkerhed.
Data kan ændre sundhedsvæsenets tilbud
Udviklingen på Aalborg Universitetshospital understøttes også af en teknologisk udvikling inden for automatiseret og digitaliseret procesunderstøttelse, big data og kunstig intelligens.
Teknologierne øger diagnostikkens muligheder.
Data fra prøver mv. er de mest valide og objektive data, sundhedsvæsnet kan præstere. Når og hvis de kobles sammen på tværs af specialer, så kan blandt andet kunstig intelligens og machine learning ændre den måde, hvorpå vi tilbyder behandling og pleje.
Danske Regioner har taget initiativ til en betydelig teknologisk og funktionel udvikling.
Det omfatter multidisciplinære laboratorieløsninger –’Multi-lab’, men hvad man skal forstå ved et ’Multi-lab’?
Multi-lab-begrebet skal afklares – også fagligt
Ordet ’Multi-lab’ fænger. Men hvad vi vil forstå ved et multilab-koncept, og hvordan det skal virkeliggøres på nationalt niveau?
Det er vigtigt, at de overvejelser udspringer både af analysefaglige, kliniske og driftsmæssige overvejelser, og hvad der er realistisk og ønskeligt ud fra et it-perspektiv.
Vi mener, at et multilab-koncept og dermed også de it-løsninger mv., som skal understøtte fremtidens laboratorier, skal bevare de diagnostiske specialers selvstændighed og agilitet.
Specialernes opgaver, metoder og berøringsflader er forskellige, og risikoen for at de taber deres manøvredygtighed ved at blive presset ind i den samme form, er stor.
Fremtidens multilab-koncept bør både understøtte individualiteten i specialerne, specialemæssig konvergens, bedre udnyttelse af diagnostiske data via nye teknologier som kunstig intelligens, fremme samarbejdet, øge effektivisering og reducere omkostninger til drift og vedligeholdelse samt indrapportering til diverse nationale databaser.
Tre multi-labmodeller med hver sin digitale backend
Den systemmæssige underbygning af et digitalt multilab-system kan ske på flere måder.
Én mulighed er, at alle diagnostiske specialesystemer smelter sammen og understøttes af ét system, som potentielt kan dække nationalt.
Fordelene er, at data og processer deles mellem specialerne og at man kan opnå stordriftsfordele på drift og ny udvikling.
Ulemperne er større rigiditet, mindre selvbestemmelse og ofte en længere beslutningstid for ændringer, ny funktionalitet og nye konfigurationer.
Erfaringen viser, at store, fælles multidisciplinære digitale systemer ikke understøtter specialerne optimalt; man får en generel og dermed mindre specialespecifik løsning.
Flere systemer, der præsenteres som én samlet løsning, er i realiteten ofte bygget over lang tid og skabt via opkøb mv.
Så skønt ideen om ét samlet system kan synes besnærende, er det ikke altid det, man reelt køber.
Et alternativ er, at alle specialer har hver sit system. Det giver fleksibilitet, og specialerne har frihed til at definere konfigurationer og funktionalitet.
Deri ligger en fare for silotænkning og manglende samarbejde.
Tilgangen kræver en ganske stor lokal tilstedeværelse af ressourcer, da administration af brugere, prøvetagningsnumre, udredningsprofiler etc. skal ske parallelt i hvert speciales system. Det alternativ understøtter ikke specialemæssig konvergens og bedre kapacitetsudnyttelse på tværs.
En tredje model, som vi gerne vil bringe ind i debatten, er en hybridmodel hvor specialerne fortsætter med deres specifikke og specialdesignede laboratoriesystemer, men indgår i en række fælles services/moduler.
For eksempel dataintegration i rekvisition og svar, fælles prøvestyring til fordeling af prøver mellem instrumenter og fælles stamdata, termer og begreber.
Hybridmodellen har den fordel, at hvert speciale kan anvende det system, der passer dem bedst, mens fælles og administrativt tunge områder deles mellem specialerne i form af fælles moduler.
Modellen sikrer, at eksisterende investeringer i laboratoriesystemer bevares. Man kan spare lokale administrative ressourcer, skabe stordriftsfordele på de fælles moduler og specialernes faglige autonomi sikres.
Den hybride model skal være fleksibel, så hver region og speciale selv kan tage stilling til, om man ønsker at anvende middleware fra analyseudstyrsleverandørerne eller om man foretrækker selv, via andre leverandører, at stå for det lag i systemarkitekturen.
Ulemperne ved den hybride model er, at specialesystemerne skal bindes sammen via integrationer og fælles services, hvilket kan være komplekst.
Når Danske Regioner fastlægger multilab-strategien, bør ovenstående overvejelser indgå. Specialerne og det diagnostiske område er af vital betydning for et velfungerende sundhedsvæsen.
Laboratorierne skal kunne køre driftssikkert og stabilt døgnet rundt alle årets dage.
Den it-mæssige understøttelse af området er derfor noget, man ikke skal tage let på.
De valg, man træffer, afgør de diagnostiske specialers udviklingsmuligheder og hvilke data, der kan benyttes på tværs i sundhedsvæsenet.
Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.
Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?
Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.
