Naar kwalitatieve klinische data als motor voor datagedreven zorg en VBHC in Belgische ziekenhuizen

1. Inleiding en probleemstelling

De Minimale Ziekenhuisgegevens (MZG) vormen al decennia een hoeksteen van de ziekenhuisfinanciering in België. Ziekenhuizen zijn wettelijk verplicht een reeks gegevens over elk ziekenhuisverblijf mee te delen, waaronder diagnose, verblijfsduur, verblijfplaats in het ziekenhuis en uitgevoerde ingrepen. Deze gegevens worden gebruikt voor de verdeling van een aanzienlijk deel van het Budget Financiële Middelen (BFM) – jaarlijks ruim drie miljard euro – en voor andere beleidsdoeleinden. De MZG omvatten zes domeinen (medisch, verpleegkundig, administratief, facturatie, personeel en structuur), waarbij de medische MG-MZG het hele jaar en de verpleegkundige VG-MZG steekproefsgewijs in maart, juni, september en december worden geregistreerd.

Tegelijkertijd rapporteren ziekenhuizen en zorgverleners een hoge registratielast. Een studie in opdracht van Zorgnet-Icuro schat dat verpleegkundigen tot 40% van hun werktijd aan administratie besteden, en dat de kost van MZG-registratie ongeveer 3,16% van de werkingsmiddelen voor verpleegkundige zorg bedraagt, terwijl de overheid slechts ca. 0,9% compenseert. Dit voedt de vraag naar “administratieve vereenvoudiging” en vaak, impliciet, naar minder data.

Parallel ontwikkelt zich een ander discours: de nood aan value based healthcare (VBHC) en datagedreven zorgprocessen. De Belgische Vereniging van Ziekenhuisdirecteurs (BAHM) en PwC stellen in hun recente whitepaper dat de duurzaamheid van het Belgische gezondheidssysteem onder druk staat, onder meer door variatie in kwaliteit, hoge gebruiksgraad van middelen, ziekenhuisinfecties en acute personeelstekorten, terwijl systematische uitkomstendata per indicatie en per zorgaanbieder ontbreken. BAHM pleit expliciet voor een transitie naar VBHC en benadrukt dat dit “transparantie, versnelling van digitalisering, een robuuste data-infrastructuur en nauwe samenwerking tussen alle actoren” vereist.

Binnen Europa wordt deze beweging versterkt door de European Health Data Space (EHDS) en de oprichting van de Belgian Health Data Agency (HDA) (2023–2024), dat de secundaire benutting van gezondheidsdata moet faciliteren. Tegelijk ligt er een nationale ambitie om alle gezondheidsdata te aligneren op HL7-CDA/FHIR als uitwisselingsstandaard en om tegen 2027 semantische interoperabiliteit te realiseren op basis van SNOMED CT.

De kernvraag is daarom niet óf er minder moet worden geregistreerd, maar wat en hoe we registreren:

Hoe kunnen Belgische ziekenhuizen evolueren van registraties die primair extern en retrospectief worden gebruikt (bv. voor financiering), naar hoogwaardige klinische data in het elektronisch patiëntendossier (EPD) die in de eerste plaats de zorgverlener en patiënt ondersteunen en pas daarna, “by design”, de MZG, benchmarking, onderzoek, workforce planning en VBHC mogelijk maken?

2. Van administratieve vereenvoudiging naar klinisch relevante datakwaliteit

2.1. Huidige rol en beperkingen van de MZG

De MZG worden centraal gecodeerd (vaak door administratieve medewerkers) op basis van informatie in het patiëntendossier en periodiek doorgestuurd via Portahealth. Deze werkwijze heeft een aantal structurele beperkingen:

Tijdslijn: gegevens worden per semester met een vertraging van maximaal vijf maanden aangeleverd; verpleegkundige gegevens zijn steekproefsgewijs. Dit beperkt hun bruikbaarheid voor realtime sturing van zorgprocessen en personeelsplanning.
Afstand tot de zorgverlener: registratie gebeurt vaak los van het klinische proces door aparte coderingscellen, waardoor de terugkoppeling naar artsen en verpleegkundigen beperkt blijft.
Beperkte benutting door ziekenhuizen: het Rekenhof stelt vast dat MZG, hoewel expliciet bedoeld voor intern beheer en benchmarking, in de praktijk onvoldoende worden gebruikt voor ziekenhuismanagement en kwaliteitsbeleid.

Het debat over administratieve vereenvoudiging focust begrijpelijkerwijs op de registratielast, maar dreigt voorbij te gaan aan de kwalitatieve waarde van data. Het Rekenhof benadrukt dat MZG alleen bruikbaar zijn als de gegevens vergelijkbaar, uniform en geautomatiseerd worden verzameld, met waarborgen rond tijdigheid, betrouwbaarheid, nauwkeurigheid, continuïteit en coherentie.

2.2. Waarom datakwaliteit cruciaal is voor VBHC en datagedreven zorg

VBHC, zoals beschreven door Porter, definieert waarde als de gemeten gezondheidsuitkomsten per bestede euro. Dit veronderstelt:

Gestandaardiseerde uitkomsten over de volledige zorgcyclus, bij voorkeur inclusief patiëntgerapporteerde uitkomsten (PROMs);
Betrouwbare informatie over kosten en ingezette middelen, inclusief personele inzet;
Mogelijkheid tot risico-adjustment (case-mix) op basis van klinische kenmerken en comorbiditeit.

De recente KCE HSPA-rapporten tonen dat voor een adequaat beeld van de prestaties van het Belgische gezondheidssysteem inmiddels meer dan 140 indicatoren nodig zijn, waar dat in 2007 nog ongeveer 50 was. Dit illustreert dat eenvoudige volumecijfers (opnames, verblijfsduur) niet volstaan om kwaliteit, doelmatigheid en duurzaamheid te monitoren.

De BAHM/PwC-whitepaper stelt bovendien dat er “significante variatie in kwaliteit” bestaat tussen providers en aandoeningen, terwijl systematische uitkomstendata per indicatie en zorgaanbieder ontbreken en de link met kosten onduidelijk is. Zonder klinisch rijke data blijft VBHC in België vooral een beleidsvisie, niet een operationeel sturingsmodel.

2.3. Van “registreren voor de overheid” naar “registreren aan de bron”

Administratieve vereenvoudiging mag niet gelijkgesteld worden met minder data, maar met:

Minder dubbel werk (only-onceprincipe, ook door het Rekenhof benadrukt);
Meer primaire bruikbaarheid van gegevens voor zorgverleners op de werkvloer tijdens het zorgproces zelf (Return On Work Invested);
Automatische afleiding van secundaire datasets (MZG, registers, onderzoek) uit het EPD met minimale extra handelingen.

Dat vergt een verschuiving van louter gecodeerde samenvattingsbestanden naar hoogwaardige, gestructureerde klinische registraties in het EPD, die:

in realtime beschikbaar zijn voor de zorgverleners op de werkvloer tijdens het zorgproces zelf,
semantisch gestandaardiseerd zijn,
syntactisch gestandaardiseerd zijn,
en direct gekoppeld zijn aan werkprocessen, beslissingsondersteuning en lokale kwaliteitsverbetering.

3. Essentiële gegevens voor kwalitatieve workforce planning gekoppeld aan de klinische situatie

3.1. Internationale inzichten in workforce planning

Zowel de OECD als de WHO benadrukken dat effectieve workforce planning gebaseerd moet zijn op gegevens over zowel vraag (zorgbehoefte, workload) als aanbod (aantal, skill mix, productiviteit). De WHO ontwikkelde hiervoor onder meer de methode Workload Indicators of Staffing Need (WISN), waarbij staffingbehoeften worden berekend op basis van:

feitelijke werkbelasting op de werkvloer,
correcte/realistische tijdnormen per activiteit,
en gewenste (haalbare) serviceniveaus.

Studies tonen dat WISN en gelijkaardige methoden beter aansluiten bij reële zorgbehoefte dan statische ratio’s (bv. verpleegkundigen per bed), maar vereisen wel gedetailleerde service- en activiteitendata op afdelingsniveau.

In België wijst Naar een gezond België (HealthyBelgium) er op dat er reeds in 2019 een tekort was van 1.629 FTE verpleegkundigen in ziekenhuizen en rusthuizen, ondanks data over beschikbare FTE en activiteiten. KCE-rapporten over workforce planning (onder andere voor vroedvrouwen) benadrukken dat betrouwbare projecties nood hebben aan data over zorgactiviteiten, dienstprofielen, leeftijdsopbouw van personeel en regionale variaties.

3.2. Nodige gegevenscategorieën voor workforce planning in ziekenhuizen

Voor een kwalitatieve, klinisch relevante workforce planning in Belgische ziekenhuizen is m.i. minimaal de volgende datainfrastructuur nodig (telkens op afdeling-, shift- en zorgpadniveau, gekoppeld aan individuele patiëntdata):

3.2.1. Vraagzijde: klinische activiteit en zorgzwaarte

1. Patiëntvolume en -stromen

Aantal opnames, daghospitalisaties, spoedopnames en transfers;
Bezettingsgraad, wachttijden, piekbelasting (per uur/dag).

2. Case-mix en zorgzwaarte

Diagnoses en procedures (bv. ICD-10-BE, APR-DRG’s, NRG of vergelijkbare verpleegkundige groepen);
Klinische parameters en risicoscores (bv. early warning scores, ADL-beperkingen, complexiteit door comorbiditeit);
Aard van de zorg (acute vs. chronische care, monitoring-intensief, palliatief, hoogtechnologisch).

3. Verzorgingsactiviteiten

Frequentie en duur van kernactiviteiten (medicatie-toediening, wondzorg, mobilisatie, educatie, coördinatie, multidisciplinair overleg);
Niet-patiëntgebonden taken (documentatie, overleg, opleiding).

Deze informatie hoeft niet via aparte formulieren verzameld te worden, maar kan grotendeels uit een kwalitatief EPD en verpleegkundige documentatie worden afgeleid, op voorwaarde dat deze ergonomisch, gestructureerd en gestandaardiseerd worden geregistreerd.

3.2.2. Aanbodzijde: personeelsbestand en inzet

1. FTE’s en skill mix

Aantal medewerkers per profiel (verpleegkundigen, zorgkundigen, arts-assistenten, gespecialiseerde verpleegkundigen, paramedici) per afdeling en shift;
Opleidingsniveau, ervaring, specialisatie.

2. Effectieve aanwezigheid en productiviteit

Roosters, aanwezigheidsdata, ziekteverzuim, overuren, gebruik van interim/uitzendkrachten;
Tijdsbestedingsmetingen (bijvoorbeeld periodieke time-motion studies of automatische afleiding via EPD-logs, process mining).

3. Werkdrukindicatoren

Werkdrukindices afgeleid uit patiënt-zorgverlenerverhouding in combinatie met (kwalitatieve) zorgzwaarte;
Subjectieve werkdruk en burn-outsignalen via periodieke surveys.

3.2.3. Resultaten: kwaliteit, veiligheid en uitkomsten

1. Klinische uitkomsten

Mortaliteit, complicaties, heropnames, ligduur;
Patiëntgerapporteerde uitkomsten (PROMs) en ervaringen (PREMs).

2. Veiligheidsindicatoren

Vallen, medicatiefouten, doorligwonden, ziekenhuisinfecties;
Incidentmeldingen en nearmisses.

3. Relatie tussen bestaffing en uitkomsten

Mogelijkheid om bestaffingniveaus en skill mix kwaliteitsvol te correleren met uitkomsten en incidenten.

3.3. Koppeling met klinische realiteit en VBHC

Door deze gegevens systematisch en gestandaardiseerd te verzamelen en te koppelen, kunnen ziekenhuizen:

bestaffingmodellen ontwikkelen gebaseerd op werkelijke workload (WISN-principe) in plaats van op historische ratio’s;
scenario-analyses uitvoeren (bv. impact van kortere ligduur, verschuivingen naar daghospitalisatie of telemonitoring op personeelsbehoefte);
binnen VBHC-projecten kosten (inclusief personeelskosten) koppelen aan uitkomsten per (transmuraal, interdisciplinair) zorgpad, zoals BAHM en PwC bepleiten.

Zonder deze koppeling blijft workforce planning noodgedwongen grofmazig en defensief, met risico op zowel onder- als overbezetting, wat de kwaliteit én efficiëntie van de zorgverlening ondermijnt.

4. Belang van internationale standaarden en kwaliteitsvolle registratie in het EPD

4.1. Semantische standaarden: SNOMED CT, WHO ICD en andere terminologieën

België is sinds 2013 lid van SNOMED International en beschikt over een nationaal SNOMED CT Release Centre dat Nederlandse en Franse vertalingen beheert. SNOMED CT wordt door Sciensano en de FOD Volksgezondheid beschreven als een kernterminologie die:

klinische begrippen eenduidig vastlegt,
synoniemen en hiërarchieën ondersteunt,
en hergebruik van data voor kwaliteitszorg en onderzoek faciliteert.

Daarnaast blijven ICD-10-CM (voor diagnoses), ICD-10-PCS (voor procedures) en APR-DRG’s (voor case-mix en financiering) belangrijke classificatiesystemen in de MZG.

Een coherent terminologiebeleid – met kwalitatieve en duidelijke regelgeving en afspraken over wanneer SNOMED CT, ICD-10-BE of andere classificaties (WHO ICD-11, WHO ICHI) worden gebruikt – is essentieel om:

variatie tussen ziekenhuizen te vermijden,
vergelijkbaarheid van MZG en andere datasets te vergroten,
en kwalitatieve automatische mappings naar financierings- en registratiesystemen mogelijk te maken.

4.2. Syntactische standaarden: HL7-FHIR, CDA en Belgische profielen

Volgens de TEHDAS-factsheet en de Belgische FHIR Core specificaties is er een brede consensus om Clinical Document Architecture (CDA)/HL7-FHIR als standaard te gebruiken voor gegevensuitwisseling, met Belgische FHIR-profielen (BE-FHIR Core) voor onder andere patiënt, observatie, medicatie en verwijzing.

De Belgische eHealth-plannen 2025–2027 benadrukken drie pijlers: architectuur, data availability en interoperabiliteit, met de eHealth-platformen die de FHIR-implementatie coördineren en de HDA die veilige uitwisseling voor secundair gebruik ondersteunt.

Zonder dergelijke technische standaarden is het onmogelijk om data:

op een betrouwbare manier te hergebruiken in registers (zoals de >150 klinische registers die via healthdata.be worden ondersteund),
te koppelen tussen instellingen en regio’s,
of te integreren in internationale VBHC-initiatieven en EHDS.

4.3. Gegevenskwaliteit en data governance

Het Rekenhof identificeert expliciet kwaliteitscriteria voor registraties: tijdigheid, betrouwbaarheid, nauwkeurigheid, continuïteit en coherentie. De TEHDAS-factsheet wijst er bovendien op dat Belgische datasets vaak niet in realtime worden bijgewerkt en dat toegang voor secundair gebruik traag en gefragmenteerd is, ondanks bestaande kwaliteitscontroles.

Voor VBHC en datagedreven zorgprocessen betekent dit dat beleid en zorgverleners vaak met verouderde of onvolledige informatie moeten werken. Verbetering vergt:

competente lokale data governance in elk ziekenhuis (data stewards, klinische informatici, terminologiespecialisten);
systematische validatie en feedback naar registrerende zorgverleners;
coherente en consistente afstemming tussen EPD-leveranciers, ziekenhuizen en overheid over de minimale gegevenssets en codering.

4.4. Primair versus secundair gebruik van data

Het Europese en Belgische beleid (EHDS, HDA, healthdata.be) benadrukken dat secundair gebruik van data (onderzoek, beleid, innovatie) maximaal moet steunen op data die primair voor zorgverlening werden geregistreerd.

Dit impliceert:

dat de registratie in het EPD leidend is;
dat MZG en andere rapportagesystemen zoveel mogelijk afgeleid worden uit het EPD in plaats van aparte, parallelle registraties te vereisen;
en dat standaarden als SNOMED CT en FHIR al in de primaire registraties moeten worden ingebed.

Zo kan administratieve vereenvoudiging hand in hand gaan met hogere klinische datakwaliteit én ruimere herbruikbaarheid.

5. Hoe kwalitatieve klinische data zorgverleners op de werkvloer ondersteunen

Kwalitatieve, gestructureerde klinische data zijn geen doel op zich, maar een middel om het dagelijkse werk van zorgverleners veiliger, efficiënter en betekenisvoller te maken. Enkele concrete ondersteuningsmechanismen:

5.1. Betere klinische besluitvorming

Met kwalitatieve, consistente en coherente registratie van diagnosen, medicatie, allergieën, vitale parameters en risicoscores kunnen EPD’s:

beslissingsondersteuning (CDS) bieden (interactiewaarschuwingen, doseersuggesties, alerts bij afwijkende waarden);
zorgpaden en order sets voorstellen op basis van evidence-based richtlijnen;
automatisch risicostratificatie uitvoeren (bv. sepsis, valrisico), wat vroegtijdige interventie mogelijk maakt (let wel: belang van Human In The Loop, HITL).

Dit sluit aan bij de doelstelling van de eHealth-strategie om het EPD te gebruiken voor “snelle en correcte gegevensuitwisseling” en betere ondersteuning van het zorgproces voor zorgverleners en patiënten.

5.2. Minder nutteloze administratie en dubbel werk

Wanneer het EPD kwalitatief is ontworpen en geïmplementeerd volgens het only-once principe en (internationaal) gestandaardiseerde bouwstenen (clinical building blocks) gebruikt, kunnen:

ontslagbrieven, attesten en MZG-coderingen grotendeels automatisch worden gegenereerd op basis van reeds ingevoerde (gestructureerde) data;
verpleegkundige registraties hergebruikt worden in workload-metingen, kwaliteitsdashboards en interne rapportage zonder extra clicks;
externe registers (bv. kankerregistratie, zeldzame ziekten) rechtstreeks gevoed worden via healthdata.be.

Dit vermindert de ervaren registratielast, die vandaag door zorgverleners als disproportioneel wordt aangevoeld.

5.3. Transparantie en feedback op kwaliteit en uitkomsten

Met kwalitatieve data kunnen ziekenhuizen near real-time dashboards aanbieden op team- en afdelingsniveau, waarin zorgverleners zicht krijgen op:

kernindicatoren (infecties, vallen, complicaties, heropnames, ligduur, overleving) per zorgpad;
relatie tussen bestaffing, casemix en uitkomsten;
benchmarking met andere teams of ziekenhuizen, rekening houdend met case-mixcorrectie.

De BAHM/PwC-whitepaper benadrukt de huidige afwezigheid van systematische uitkomstendata per indicatie en provider en pleit voor meer transparantie over resultaten en kosten. Kwalitatieve klinische data zijn hiervoor een absolute randvoorwaarde.

5.4. Ondersteuning van interprofessionele samenwerking

Gestandaardiseerde, gestructureerde informatie in een ergonomisch en kwalitatief ontwikkeld en geïmplementeerd EPD maakt:

gedeelde zorgplannen mogelijk tussen artsen, verpleegkundigen, paramedici en eerstelijn;
duidelijke taakafspraken (wie doet wat, wanneer) zichtbaar;
overdrachten binnen het ziekenhuis en naar de eerste lijn (via FHIR-berichten) consistenter en veiliger.

In een VBHC-logica, waar zorg rond een aandoeningsgebonden “integrated practice unit” wordt georganiseerd, is deze informatiecontinuïteit cruciaal.

5.5. Professionele voldoening en veerkracht

Tot slot draagt het herontwerpen van registratieprocessen bij tot de Quintuple Aim, die naast gezondheid, kosten en ervaring van de patiënt ook de ervaring en het welzijn van zorgverleners centraal zet. Wanneer data:

zichtbaar bijdragen aan betere zorg en zinvolle verbeterprojecten op de werkvloer (Return Of Work Invested);
en niet langer “in een zwart gat verdwijnen” richting anonieme externe rapportering,

neemt de kans toe dat zorgverleners zich mede-eigenaar voelen van data en verbeterinitiatieven.

6. Enkele mogelijke aanbevelingen

Op basis van bovenstaande analyse kunnen misschien volgende aanbevelingen worden voorgesteld.

6.1. Voor federale en deelstaatoverheden

1. Herontwerpen van MZG in functie van primair gebruik

Expliciet positioneren van MZG als afgeleid product van relevante klinische informatie uit het EPD tijdens het zorgproces zelf en niet als een (post hoc) parallel registratiesysteem;
Beperk MZG tot wat niet automatisch uit het EPD kan worden gehaald, en werk aan kwalitatieve en performante mappings van SNOMED CT naar WHO ICD/WHO ICHI/DRG.

2. Versnellen van (internationale) standaardisatie en interoperabiliteit

Verankeren van de ambitie om tegen 2027 alle relevante klinische registraties SNOMED CT- en FHIR-conform te maken in regelgeving en financieringsvoorwaarden;
Stimuleren van EPD-leveranciers via accreditatiecriteria (bv. BMUC of opvolgers) om Belgische FHIR-profielen en SNOMED CT systematisch te ondersteunen (vermijden van Belgicismen en "parochiale" standaarden).

3. Ondersteunen van datagedreven workforce planning

Samen met KCE, FOD Volksgezondheid en koepels een kwalitatieve minimale dataset voor workload- en bestaffingdata ontwikkelen, afgestemd op WHO WISN-principes;
Goed doordacht voorzien van gepaste middelen voor pilootprojecten waarin HR- en EPD-data worden gekoppeld ten behoeve van workforce planning (vermijden van pilotitis).

4. VBHC concreet maken in financiering

Geleidelijk koppelen van een deel van de financiering aan uitkomsten- en waardegerichte indicatoren, gebaseerd op klinisch robuuste data (bijv. per zorgpad), met aandacht voor correcte risico-adjustering;
Vermijden om tegelijk te snelle of onzorgvuldig onderbouwde pay-for-performance-regelingen op basis van zwakke, inconsistente en incoherente data, om perverse prikkels te voorkomen.

5. Versterken van HDA en healthdata.be als schakels tussen primair en secundair gebruik

Laat een competente HDA en healthdata.be actief standaarden (SNOMED CT, FHIR, internationaal gestandaardiseerde clinical building blocks) uitrollen die ook bruikbaar zijn voor ziekenhuizen zelf tijdens het zorgproces;
Verkorten van de doorlooptijden voor secundair gebruik door gestroomlijnde governance en herbruikbare technische oplossingen.

6.2. Voor ziekenhuisbesturen en -management

1. Ontwikkelen van een kwalitatieve geïntegreerde datastrategie

Expliciet definiëren welke klinische, tactische, operationele en financiële beslissingen op data moeten steunen (VBHC, workforce planning, kwaliteit, capaciteit);
Prioritair investeren in goed doordachte klinisch relevante EPD-functionaliteit, datakwaliteit en klinische informatica, boven ad hoc registratietools (vermijden van data-silo's).

2. Investeren in data governance en terminologiebeheer

Aanstellen van competente data stewards, klinische informatici en terminologiespecialisten;
Organiseren van systematische en kwalitatieve opleiding van artsen en verpleegkundigen in internationaal gestandaardiseerde registratie (SNOMED CT, verpleegkundige classificaties).

3. Ontwerpen van registraties vanuit de werkvloer (“clinician-centred design”)

Betrekken van zorgverleners bij de ergonomische, consistente en coherente inrichting van schermen, sjablonen en zorgpaden;
Ervoor zorgen dat elke registratie zichtbare (klinische) meerwaarde biedt voor de zorgverlener op de werkvloer, d.w.z. Return On Work Invested (bv. automatische rapporten, beslissingsondersteuning, minder dubbel werk).

4. Koppelen van bestaffing, casemix en uitkomsten in interne dashboards

Bouwen van gebruiksvriendelijke en intuïtieve interne capaciteits- en kwaliteitsdashboards die bestaffing, zorgzwaarte en klinische uitkomsten in hun onderlinge samenhang tonen;
Gebruik maken van deze dashboards als basis voor overleg tussen directie, medische staf en verpleegkundig management.

7. Tot slot

De discussie over administratieve vereenvoudiging van de MZG in Belgische ziekenhuizen mag niet gereduceerd worden tot “minder registreren”. Gezien de centrale rol van MZG in de financiering en de groeiende ambities rond VBHC is de echte beleidsvraag hoe we:

registraties radicaal heroriënteren naar zinvol primair klinisch gebruik,
kwalitatieve, (internationaal) gestandaardiseerde data in het EPD realiseren,
en daaruit vervolgens automatisch de informatie afleiden die nodig is voor zorgproces-ondersteuning en -verbetering, financiering, beleidsmonitoring, workforce planning en onderzoek.

Internationale ervaring (VBHC, WHO WISN, EHDS) en recente Belgische ontwikkelingen (HDA, healthdata.be, eHealth-plan) tonen dat de bouwstenen aanwezig zijn: semantische standaarden zoals SNOMED CT, syntactische standaarden zoals FHIR, en een groeiend bewustzijn van het belang van datagedreven sturing van kwalitatieve zorgpaden in het belang van zorgverleners en patiënten.

De sleutel ligt in een gezamenlijke design shift: weg van (administratieve) registraties als bijkomende last voor de zorgverlener, naar (klinisch relevante) registraties als integraal onderdeel van kwalitatieve zorgverlening en professioneel handelen. Alleen dan worden data geen administratieve ballast, maar een hefboom voor kwalitatieve, effectieve en efficiënte zorgprocessen en een geloofwaardige implementatie van value based healthcare (VBHC) in de Belgische ziekenhuispraktijk.