Zorginstituut Nederland heeft – in samenwerking met HL7 Nederland en de koepelorganisatie van ICT-ondernemers in de zorg (OIZ) – een werkend prototype ontwikkeld van een ‘vertaalmachine voor terminologie’. Die kan onder meer medische en zorginhoudelijke overdrachtinformatie verbeteren.
“Met de vertaalmachine kunnen fouten worden voorkomen en administratieve lasten worden verlaagd. Het is een voorbeeld van een ICT-techniek die kan helpen bij de harmonisatie van de diverse standaarden met elk hun eigen terminologie,” aldus Sjaak Wijma, lid raad van bestuur Zorginstituut Nederland.
Zorgverleners wisselen onderling veel en frequent cliënt- en behandelgegevens uit, maar zij doen dat in verschillende talen en standaarden. In ziekenhuizen wordt in een andere taal geregistreerd en overgedragen dan in verpleeghuizen.
In bijvoorbeeld de Wmo, Wlz, Jeugdwet en Zvw bestaan per type zorg en per discipline specifieke informatiestandaarden waarin in een bepaalde taal allerlei zorginhoudelijke gegevens worden uitgewisseld.
Die taalverschillen hebben gevolgen voor de cliënt, bijvoorbeeld in de overdracht van cure naar care via e-overdrachtberichten of via een brief van een specialist aan een huisarts, thuiszorgorganisatie of verpleeghuis.
In de praktijk worden cliënt- en behandelgegevens nu vaak meerdere keren handmatig overgenomen en vertaald, met alle risico’s van dien voor zowel cliënten als zorgverleners: fouten, verkeerde interpretaties, ontbrekende of verouderde informatie, hoge kosten en administratieve lasten.
De ontwikkelde vertaalmachine vermindert deze gevolgen. “Het is ons streven om verschillen tussen de diverse standaarden op te heffen, maar totdat die situatie is bereikt kan de vertaaltool veel betekenen,” zegt Wijma.
Het vertaalinstrument, ook wel mapping tool genoemd, is een werkend prototype van een slimme machine die standaarden voorvertaalt. In een filmpje wordt uitgelegd hoe bijvoorbeeld een ontslagbrief – van cure naar care – wordt geïndexeerd en hoe deze brief door de tool wordt ‘gemapt’, zodat de inhoud leesbaar wordt in verschillende standaarden. De brief wordt vervolgens omgezet in een technisch format (o.a. XML) dat door alle ICT-systemen wordt ondersteund.
De vertaalmachine scant de medische overdracht, bijvoorbeeld een ontslagbrief, haalt de voor de overdracht benodigde gegevens en gehanteerde terminologieën eruit, vergelijkt deze met verschillende ‘woordenboeken’ van momenteel tien andere standaarden en zoekt naar de overeenkomende vertalingen.
De zorgverlener krijgt de keuze in beeld van de door de vertaaltool gevonden overeenkomende termen, elementen en kenmerken in alle andere standaarden. Vervolgens selecteert de zorgverlener de voor de eigen discipline relevante gegevens. De vertaaltool verwerkt ze direct digitaal in zijn eigen systeem. De in het oorspronkelijke document gehanteerde terminologie blijft daarbij overigens altijd zichtbaar.
Van gegevens die buiten een standaard vallen, zoals het geval is bij een classificatiesysteem zoals OMAHA, wordt de verwantschap getoond.
Overdragers kunnen de automatische mapping via de vertaalmachine handmatig aanvullen voor andere standaarden of synoniemen. Zo ontstaat een flexibel geheel van vertalingen en synoniemen die gebruikt kunnen worden. Het systeem is ‘zelflerend’: net zoals bij internetzoekmachines geeft het suggesties weer.
Standaarden die al geharmoniseerd zijn, worden door de vertaalmachine voorzien van een oormerk, zodat de gebruiker ziet dat die vertalingen geformaliseerd zijn.