Region Nordjylland effektiviserer med Big Data

I Region Nordjylland tror man på Big Data. Siden november 2013 har ansvarlig røntgenfysiker i regionen, Asger Greval Petersen, testet it-systemet Dose-Watch(TM), der kan opsamle og analysere store mængder data om røntgenundersøgelserne, der foretages på seks CT-scannere i regionen.

Asger Greval - ansvarlig røntgenfysiker i Region Nordjylland

Asger Greval, ansvarlig røntgenfysiker for Region Nordjylland.


”Big Data er et must”

”Det er et nødvendigt redskab, når det handler om at kvalitetssikre og optimere røntgenapparater og undersøgelser, og så hjælper det os med at opdage nogle sammenhænge, vi ellers ikke havde opdaget,” mener Asger Greval Petersen, der er ansvarlig røntgenfysiker for Region Nordjylland. En del af hans arbejde er at sikre kvaliteten af røntgendiagnostikken i hele regionen. Overholdes Sundhedsstyrelsens tilladte dosisniveauer? Giver apparaterne den samme stråledosis, når de udfører samme undersøgelse? Kan man foretage denne undersøgelse med en lavere dosis? – er blot nogle af de spørgsmål, han bruger sine dage på at besvare.

Samme undersøgelse med samme resultat

”Optimeringen af en undersøgelse er vigtig for patientsikkerheden, så patienten ikke bliver udsat for unødvendig stråling, og for at sikre, at patienten får den samme undersøgelse med samme kvalitet, uanset hvilket sygehus den bliver foretaget på.” ”Optimering er et stort manuelt arbejde – dels skal der køres mange tests, og dels kræver det et tværfagligt samarbejde, hvor læger vurderer, hvornår billedkvalitetener optimal for det diagnostiske resultat. Optimeringen af en protokol kan tage mange måneder,” siger Asger Greval Petersen.

Big Data synliggør sammenhænge på en ny måde

Under testperioden har røntgenfysikeren oplevet, hvordan en del af de manuelle arbejdsgange, der finder sted i dag, kan blive erstattet eller gjort mere effektive gennem brugen af data. ”Vi kan bruge data til at gøre vores arbejde mere effektivt og sikkert. Ved at samle alle data fra alle undersøgelser – ikke kun fra GE-udstyr, men fra alle apparater – kan vi se nogle trends i brugen af udstyret. Hvorfor giver det ene apparat højere dosis end det andet? Hvorfor giver man højere dosis i weekenden end i hverdagen? Disse sammenhænge er kun kommet frem på grund af Big Data,” forklarer Asger Greval Petersen, der også fortæller, hvordan data analyser konkret medførte opdagelsen af en mangel på et apparat, der herefter blev udskiftet.


Testfantom til kontrol af røntgenapparaters stråledosis

Det menneskelignende testfantom, Ivy Atom, der bruges til kontrol af røntgenapparaters stråledosis.


Data viste udsving i dosis-niveau

”Da vi fik installeret DoseWatchTM, viste dataanalysen tydeligt, at et apparat på en af stuerne gav væsentligt højere dosis end de andre ved samme undersøgelse. Det viste sig, at der var et problem med softwaren. Da apparatet alligevel var en ældre model, blev det udfaset og erstattet af et nyere apparat med lavere dosis.” ”Systemet har bragt flere af den slags udsving i dosis-niveau frem i lyset. Uden dataanalyserne, havde det krævet et stort manuelt arbejde at opdage, eller også var vi aldrig blevet opmærksomme på det. Med softwaren kan vi også fange operatørforskelle – det giver os fx indsigt i, hvor der er behov for harmonisering af undersøgelsesprotokoller eller ekstra undervisning af personale.”

Data er intet værd uden handling

Testperioden har dog også lært Asger Greval Petersen, at data kun er værdifuldt, hvis man formår at handle på det. ”I starten var det spændende at få installeret og se, at systemet kan samle data ind fra forskellige scannere. Men hvad så herfra? Hvordan skulle vi gribe det an? Vi fik siden undervisning fra GE, og lærte at skabe et dosisteam og et workflow omkring udnyttelsen af de indsamlede data,” forklarer han. 

Peger på de lavthængende frugter

Et af de steder, hvor brugen af Big Data gør en stor forskel i røntgenfysikerens arbejde er, at det hjælper ham til at plukke de lavthængende frugter først. ”Når du har Big Data, kan du bruge det til at vurdere, hvilke undersøgelser der har det største behov for optimering – der, hvor man får de største afvigelser fra referencedoser; der, hvor vi har størst volumen af patienter, eller der, hvor vi har følsomme patienter som fx børn. Med andre ord: Hvor har vi det største problem, som det vil give mest nytte at få rettet?” spørger Asger Greval Petersen retorisk.

Savner landsdækkende datainitiativ

En national plan for Big Data er dog noget, Asger Greval Petersen savner. ”Vores brug af IT og Big Data indsamlet med et system som DoseWatchTM er opdelt på regionsniveau. Man kunne med rimelighed spørge: Hvorfor sætter Sundhedsstyrelsen ikke noget i søen, og laver en national opsamling af data fra alle undersøgelser på alle apparater? Så kunne Sundhedsstyrelsen med større sikkerhed både kontrollere samt regulere dosisgrænser for alle undersøgelser, bruge landsdækkende dosisstatistik til at lave trendanalyser og optimere protokoller, og dermed øge patientsikkerheden på landsplan,” opfordrer han.