Reageer t/m 14 mei
Wil jij ons mee helpen onze zorgverlening te verbeteren door onderzoek te doen naar en een (semi)geautomatiseerde manier te ontwikkelen voor patroonherkenning van incidentmeldingen? Lees dan verder!
We zijn op zoek naar een student die onderzoek wil doen naar (semi)geautomatiseerde manieren om patronen te vinden in de groeiende hoeveelheid kwalitatieve en kwantitatieve data over incidenten. De software/werkwijze die je ontwikkelt kun je testen op de reeds geregistreerde incidenten.
Het Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG) is één van de grootste ziekenhuizen in Nederland met een focus op ‘gezond en actief ouder worden’.
Elk jaar kent het UMCG ruim 300.000 verpleegdagen van opgenomen patiënten en meer dan 520.000 poliklinische contacten. Alle patiënten die komen voor onderzoek of behandeling en hebben contact met artsen, verpleegkundigen, laboranten, etc. Ondanks alle zorgvuldigheid gaat er een enkele keer iets niet volgens de verwachting of bedoeling - een “incident”. Heel vaak merken medewerkers dat bijtijds, meestal zelfs nog voordat de patiënt er mee te maken krijgt (een “bijna-incident”). Van de incidenten waar de patiënt wel mee te maken krijgt, heeft het merendeel geen of voorbijgaande gevolgen. Incidenten met ernstige gevolgen voor patiënten, blijken alleen te ontstaan als er heel veel tegelijk of opeenvolgend misgaat. Dit soort incidenten komt gelukkig niet vaak voor.
Als UMCG willen we leren hoe we de kwaliteit van de zorg nog verder kunnen verbeteren. Daarom registeren we zoveel mogelijk incidenten. We beschikken over software waarmee medewerkers via het intranet van het UMCG incidenten kunnen melden. Jaarlijks ontvangen en analyseren we zo’n 4.000 incidenten.
Probleemschets
Incidenten zijn erg variabel van aard. We registreren ze daarom deels kwantitatief (datum, plek, setting, type incident etc.) en deels kwalitatief (beschrijvingen van wat er precies gebeurde e.d.). Inmiddels beschreven we op die manier ruim 35.000 incidenten.
De verzamelde data vormen een rijke informatiebron, maar door hun aantal en de combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve data is het praktisch onmogelijk om de data ‘op het oog’ te beoordelen. Dat betekent dat minder in het oog springende patronen niet makkelijk aan het licht komen en er mogelijkheden om onze zorgverlening te verbeteren ombenut blijven. Ook elders lijkt men nog geen gebruik te maken van (semi)geautomatiseerde technieken om patronen te herkennen.
Voor deze afstudeeropdracht zijn naast de kennis en vaardigheden uit je studie de volgende kenmerken en eigenschappen van belang:
NB: Vanwege het verwerken van vertrouwelijke data werk je uitsluitend in het UMCG en binnen een UMCG-omgeving. Je krijgt daarvoor een werkplek in het UMCG en een UMCG-account.
Je kunt uitsluitend reageren via het digitale sollicitatieformulier dat onderaan deze pagina staat. Binnen een half uur na het verzenden van het digitale sollicitatieformulier wordt een ontvangstbevestiging gemaild met nadere informatie.
Genoemde uiterste reactiedatum in het vacatureoverzicht is niet van toepassing op deze vacature. De vacature blijft op de website staan totdat een geschikte student is gevonden voor deze opdracht.
We vinden het leuk als je contact met ons opneemt als je vragen hebt over het werken bij het UMCG.
