Het invoeren of implementeren van vernieuwingen in de gezondheidszorg is ingewikkeld. Iedere verpleegkundige die al eens iets heeft willen veranderen heeft dat waarschijnlijk aan den lijve ondervonden. Ondanks deze moeilijkheden hebben we als professional de uitdagende taak om bij te dragen aan het verbeteren van de kwaliteit van de zorg, bijvoorbeeld door vernieuwingen in te voeren. In dit artikel wordt ingegaan op 4 methodische werkwijzen die vaak gebruik worden in zorg- en onderwijssettings bij het implementeren van veranderingen. Dit zijn: PDCA cyclus van Deming Participatief Actieonderzoek (PAO) Implementatiemodel van Grol en Wensing Responsieve Evaluatie (RE) Het doel van dit artikel is een praktisch overzicht te bieden van deze methoden en modellen die de implementatie van een verandering kunnen ondersteunen, zodat de lezer een methode of een combinatie daarvan kan kiezen die bij zijn situatie en uitgangspunten aansluit. Dit overzicht wordt geboden door de 4 methoden in een matrix te beschrijven en vervolgens te vergelijken.
LINK
Hoewel Evidence Based Practice (EBP) in de verpleegkundige literatuur een veelgebruikte term is, geeft diezelfde literatuur aan dat dit niet wil zeggen dat de verpleegkundige praktijk ook evidence-based is. Hier zijn verschillende redenen voor te geven, waaronder de verklaring dat de wereld van de verpleegkundige praktijk en de wereld van het verpleegkundig onderzoek twee afzonderlijke werelden zijn. Aangezien in handelingsonderzoek deze beide werelden worden verbonden is deze methode gebruikt om EBP te implementeren in een psychiatrische verpleegkundige setting. In dit artikel wordt een deel beschreven van dit handelingsonderzoek
LINK
Er wordt voortdurend gestreefd om de zorg te verbeteren door vernieuwingen te implementeren. Dit vindt plaats terwijl we eigenlijk nog maar weinig weten over de factoren die van invloed zijn op zo'n implementatie en hoe deze factoren te beïnvloeden zijn, zodat de kans op een succesvolle implementatie groter wordt. Dit in de UK uitgevoerd onderzoek heeft dan ook als doel om meer inzicht te verwerven in de positieve en belemmerende factoren die bij de invoering van een vernieuwing in de GGZ een rol spelen.
LINK
Hoe kan zorgvernieuwing structureel en efficiënt gerealiseerd worden door inzet van 3D-technieken en welke praktische medische vraagstukken worden hiermee opgelost? Dat was een vraag die voortkwam uit experimenten van MST (afdeling Radiotherapie) voor het KIEM-project ‘Zorgvernieuwing door de inzet van 3D’. Hierin is onderzoek gedaan naar state-of-the-art 3D-technieken in de zorg. Op basis hiervan is een roadmap ontwikkeld waarin de kansen voor MST zijn samengevat. Dit heeft MST-intern geleid tot intensieve discussies over de vraag HOE deze 3D-technieken gerealiseerd kunnen worden in de huidige workflow. Uit de roadmap is een selectie gemaakt waar 3D-technieken een duidelijke meerwaarde kunnen bieden, als deze goed geïntegreerd kunnen worden met de ontwikkelende workflow binnen het in het KIEM-project opgezette Medisch-3D-Printlab bij het MST. De uitdaging is enerzijds om 3D-printen succesvol te introduceren en implementeren in de bestaande workflow van verschillende afdelingen in het ziekenhuis, waardoor innovatie in de zorg plaatsvindt en de kwaliteit van deze zorg verbeterd kan worden. Anderzijds een volgende stap in de mogelijkheden van 3Dprinten te verkennen: combinatie harde-zachte materialen. Het MST, Saxion Lectoraat Industrial Design en FabLab Enschede slaan de handen ineen, samen de met nieuwe partners uit de regio Siemonsma Tandtechniek en LAYaLAY om 3D-technieken daadwerkelijk te implementeren binnen de complexe wereld van het ziekenhuis. Doel van dit project is drieledig: 1) Implementatie van nieuwe 3D-technieken uit de roadmap en deze te optimaliseren aan de hand van praktijkcasussen. 2) Het verkennen van kansen binnen verschillende medische disciplines alsmede nieuwe 3Dscan/ printtechnieken (combinatie van harde-zachte materialen). 3) Het bijeenbrengen van nieuwe kennispartners en andere specialismen om dit thema grootschalig uit te werken in een vervolgproject.
3D-printen is inmiddels een volwassen productietechniek en wordt ook steeds meer ingezet voor medische toepassingen, omdat het voor medisch specialisten steeds meer vanzelfsprekend wordt dat zorg wordt afgestemd op de behoeften en wensen van de patiënt. Ook de therapeutische wereld volgt deze ontwikkelingen en willen hier meer mee doen, om zo hun patiënten optimaal te kunnen helpen. De bottlenecks voor het daadwerkelijk implementeren van 3D-printen in het alledaagse proces van de podotherapeut zitten voornamelijk in de kostprijs, snelheid van produceren, beperking aan goede materialen en de onmogelijkheid om de geprinte zool nadien aan te passen. Daarnaast zorgt de diversiteit aan mogelijkheden voor een diffuus beeld voor de podotherapeutische bedrijven omtrent wat nu de juiste productietechniek en het juiste materiaal is om te gebruiken. De praktijkvraag die in dit project beantwoord wordt is: In welke situatie is welke materiaal-productieproces combinatie van de 3D-printtechniek geschikt voor podotherapeutische zolen? Middels gebruiksonderzoek en scenario’s worden de eisen en wensen van de podotherapeuten achterhaald, welke worden gekoppeld aan de uitkomsten van het literatuuronderzoek. Deze ontwerp-proces-materiaal-combinaties worden experimenteel getest en verbeterd. Aan de hand van de uitkomsten worden ontwerp-afhankelijke richtlijnen opgesteld voor de podotherapeuten om zo een goede materiaal-proces selectie te kunnen maken voor het gebruik van 3D-printen voor podotherapeutische zolen.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
