Iot in de zorg the next step - fit for purpose
Wat is de visie en de concepten voor IoT in de zorg. En hoe passen de ervaringen en best practices uit andere bedrijfstakken hier bij.
More Related Content
Similar to Iot in de zorg the next step - fit for purpose
Iot in de zorg the next step - fit for purpose
- 1. IoT en Zorg Conceptenen Ideeën uit andere bedrijfstakken
- 2. WHO AM I? 2IoTen Zorg Concepten en Ideeën uit andere bedrijfstakken Robbrecht van Amerongen IoT Enthousiast Augmented reality geek Blockchain fan linkedin.com/in/robbrecht robbrecht@conclusion.nl +31 6 41010286 Download deze slides op http://tiny.cc/iotzorg
- 3. IoT en ZorgConcepten en Ideeën uit andere bedrijfstakken 3
- 4. IoT en ZorgConcepten en Ideeën uit andere bedrijfstakken 4 Context … perfect storm • Mobiel Internet is overall beschikbaar • De kosten voor connectiviteit zijn erg lag • Meer “dingen” krijgen sensors • Kosten van data opslag (Big Data) in de cloud gaan omlaag • Kennis van algoritmes en machine learning groeit Dit maakt de situatie ideaal voor Internet of Things Wat • In 2020 zijn er 26 miljard connected devices... • In je auto gemiddeld 30 sensors (Tesla 100+) • Telefoon 8 (temperatuur, accelerometrie, licht, druk, magnetisch, proximity, gyroscoop) • Toilet (beweging, zeep, handdoek, klimaat) • In de weg / matrixborden • …… Waar
- 5. REALTIMEDATA BI-DIRECTIONAL THE SMART HOSPITALSOLUTION INTELLIGENT CONTEXT CONTROL OPERATIONAL VISUALISATION IoT.nxt EDGE DATA ORCHESTRATION LAYER SECURITY THEATRE MONITORING ASSET TRACKING EQUIPMEN T MONITORIN G FACILITIES MANAGEMEN T DOCTOR/PATIE NT PLANNING AND LOCATION VACCINE TEMP MONITORI NG VEHICLE TRACKING EDGE EDGEEDGE EDGE EDGE EDGE EDGE
- 6. Titel van depresentatie 6 Wie is hier….?
- 7. GROEI IN TECHNOLOGIEEN ORGANISATIES “Management dient zorgvuldig te kiezen welke technologische veranderingen te adopteren” You can change the curve.. VERANDERING TIJD ORGANISATORISCHE VERANDERING TECHNOLOGISCHE VERANDERING RESET MARTEC’S LAW
- 8. 55% van deorganisaties heeft geen actueel inzicht in de uitvoering van bedrijfsprocessen door de inrichting van het huidige IT- applicatielandschap Titel van de presentatie 8 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 9. 91% van deorganisaties slaat dezelfde gegevens op in verschillende applicaties In 50% van de gevallen gebeurt dit zelfs handmatig Titel van de presentatie 9 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 10. >80% van deondervraagden moet meerdere applicaties raadplegen voor informatie die nodig is voor hun werk Titel van de presentatie 10 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 11. 7 van de10 organisaties heeft regelmatig problemen met de datakwaliteit Titel van de presentatie 11 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 12. 75% wil UIbeter afstemmen op werkzaamheden 85% vindt dat UI simpeler, intuïtiever en eenvoudiger te leren moet zijn >60% wil UI met een modernere look and feel Titel van de presentatie 12 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 13. 60% van deorganisaties wil aan de slag met Big Data en Machine Learning Titel van de presentatie 13 Bron: SaaS Enablement Benchmark AMIS
- 14. Titel van depresentatie 14
- 15. Wat valt opin de Zorg? Gezien vanuit de klant: • Productiemiddelen zijn het duur • Optimale benutting van de productiemiddelen • We accepteren voorraadvorming • Veel meten met veel verschillende systemen Titel van de presentatie 15
- 16. Koppel aspecten vanmoderne productie op medische wereld Stuur op doorstroming in plaats van op output maximalisatie Integrale kwaliteitscontrole Continu meten en direct bijstellen Just-in-Time productie Dynamische planning Zelfbediening / Zelfplanning Onderhoud en inspectie op basis van gebruik in plaats van op basis van statische elementen Titel van de presentatie 16
- 17. Hisotrisch perspectief Titel vande presentatie 17 "galvanometer"(1849) Elektrocardiogram (1900) Willem Einthoven ECG
- 18. Body augmentation Titel vande presentatie 18
- 19. Meten en herkennenvan dingen Titel van de presentatie 19
- 20. Context • 20% teveel apparatuur omdat ze het niet kunnen vinden • 15% van de operaties gaat niet door ondanks dat de patiënt er wel is • 15% van de medische apparatuur wordt te vroeg onderhouden • Gemiddeld heeft een medicus met 5 verschillende systemen voor patiënt data te maken. Titel van de presentatie 20
- 21. Actuele thema’s • Energiebesparing •Hogere efficiëntie • Data gedreven dienstverlening / digitalisering • Hogere kwaliteit • Vinden van verbanden door het toepassen van algoritmes • In de context van • privacy / security. • Zelfstandigheid / zelfredzaamheid patiënt Titel van de presentatie 21
- 22. Integreren van degegevens • Niet het meten….. Maar het beschikbaar krijgen van de gegevens is de uitdaging • En als je de gegevens dan hebt • Waar kijk je dan naar. • Wat is de timestamp • Wat doe je bij conflicterende waarden • Hoe is de trend • Wat doe je bij historische gegevens die bij een andere organisatie zijn ontstaan • Wie mag naar mij kijken. • Hoe correleer ik deze data samen met de data uit andere bronnen ? Titel van de presentatie 22
- 23. Koppel industrie standaardenop de zorg • Generiek datamodel .. Tot in de kern doorvoeren. • Digital Twin… een digitaal model van de werkelijkheid • Digitaal data model van de geïntegreerde werkelijkheid • Metadata • Actuele data • Historische data • Anomalie detectie Titel van de presentatie 23
- 24. Gemeenschappelijk data platform •Gemeenschappelijk data platform met conclusies en daaroverheen een lag met plug-ins die specifiek zijn voor een bepaalde meting of patiënt. • Maar ook een geïntegreerd beeld van alle apparatuur in het ziekenhuis • Start eenvoudig: • Waar is het • Wat is het • Wat is de status (in gebruik / niet in gebruik / defect / onderhoud) • Wat is het gebruik geweest (aantal draaiuren) • Additioneel Titel van de presentatie 24
- 25. Wat voor oplossingenzouden werken • Een overicht met alle aparatuur in het ziekenhuis (locatie, status, gebruik) • 1 facebook timeline van de patiënt met al (al) zijn gebeurtenissen • Detecteren wanneer er afwijkingen zijn • Koppelen op één dashboard • Leren van menselijke interactie en dit automatiseren Titel van de presentatie 25
- 26. REALTIMEDATA BI-DIRECTIONAL THE SMART HOSPITALSOLUTION INTELLIGENT CONTEXT CONTROL OPERATIONAL VISUALISATION IoT.nxt EDGE DATA ORCHESTRATION LAYER SECURITY THEATRE MONITORING ASSET TRACKING EQUIPMEN T MONITORIN G FACILITIES MANAGEMEN T DOCTOR/PATIE NT PLANNING AND LOCATION VACCINE TEMP MONITORI NG VEHICLE TRACKING EDGE EDGEEDGE EDGE EDGE EDGE EDGE
- 27. Maar hoe startje dan ? • Denk platform, niet oplossing • Ecosysteem (niet 1 partij is de baas) • Gebruikt de kracht van de experts • Start onschuldig …. En dan verder uitbreiden… • Toets op iets eenvoudigs • Geïntegreerde aanpak, denk verder Titel van de presentatie 27
- 28. Concrete voorbeelden • Tracerenvan de locatie van apparatuur • Monitoren van het gebruik • Integrale klimaat beheersing / lucht kwaliteit • 100% controle bij sterilisatie / clean before OK • Traceren van herkomst van middelen • Real time patiënt inzicht • Combineren van data tot 1 geheel • Onderhoud op basis van verrichtingen, niet op tijd • Dossier + data + metadata bij elkaar • Meten van prestaties en direct ingrijpen Titel van de presentatie 28
- 29. Voorbeeld van geïntegreerdmodel Titel van de presentatie 29
- 30. INTERNET OF THINGS(IoT) Introductie AMIS 30 “Een bijzondere vorm van integratie; data van machines integreren in het IT-landschap”
- 31. Introductie AMIS 31 ToepassingenIoT • Verbeteren efficiëntie - Real time monitoring - lokaliseren objecten • Kostenreductie - Verminderen fysieke controle - Gebruik niet-active apparatuur - Betere inschatting voorraad • Betere besluitvorming - Volledige weergave fysieke wereld in digitale wereld - Verbeteren forecasts - Oorzaak-gevolg analyses • Verbeteren duurzaamheid - Meten duurzaamheidsdoelstellingen • - Energie-efficiëntie (productie)processen-
- 32. Ontwikelstappen • Status informatie/ signaleren uitval • Minder controles • Inzicht in gebruik Monitoring • Voorspellen van uitval • Gecombineerde data • Uitval door combinatie van factoren Predictive • Voorkomen van uitval • Tijdig onderhoud in reguliere service windows • Minder kosten voor service Preventive • Zelfstandige operatie / bijsturen • Machines bestellen zelf onderdelen en service • Machines communiceren direct met elkaar Autonomous Introductie AMIS 32
- 33. Solutions : Asset ManagementCondition Monitoring
- 34. Solutions : Predictive MaintenanceContinuous Inspections
- 35. Solutions : Climate monitoringCapacity management
- 36. Solutions : Flow Control/ crowd control
- 37. IN DE PRAKTIJK IntroductieAMIS 37 Zichtbaarheid Monitoring
- 38. IN DE PRAKTIJK IntroductieAMIS 38 VoorspellendIncidenten
- 39. Conclusie / tips •Benader data mechanisch • Leer vanuit andere industrieën • Combineer data • Denk als platform • Focus op uitzonderingen • Leer van data • Vraag altijd om API bij een nieuw system Titel van de presentatie 39
- 40. Titel van depresentatie 40 robbrecht@conclusion.nl 06-41010286
- 41. Reserve slides Titel vande presentatie 41
- 42. IoT Platform BuildingBlocks IoT 42 Continuous Delivery & Provisioning & Governance & Versioning Device Connectivity Stream Processing Telemetry Data Lake Digital Twin Internal Dashboard Device Management IoT Gateway Physical Devices Connectivity Edge (Fog) Computing Data Accumulation Data Abstraction Application Devices / Sensors Data Aggregation Collaboration / Processes Cloud Connectivity Fog Computing Business APIs Analytics External Dashboard System of Records Time Series Database Back Office
- 43. REIS NAAR DECLOUD Introductie AMIS 43
- 44. How to startand how to scale? IoT 44 Proof of Concept Minimal Viable Product DevOps Standardized Service • Customer interest • Scope defined • Idea clear • Customer confirmed • Basic Business case • IT Engaged • Business Case • Architecture verified • Legal engaged • Security verified • Governance determined • Marketing and sales • Legal • Security • Process • Governance Ideas
- 45. Gartner about IoTPlatforms IoT 45 Summit 2017 / Berlin IoT Architecture Fit-for-Purpose
- 46. When to useIoT PaaS or SaaS? Selection criteria: • R & D / Innovation • Business strategy <-> IoT strategy • Business Case • TCO • Evolutionary Model • Knowledge • Time-2-Market • Current architecture landscape • Integration • Platform maturity IoT 46 SaaS Organic Architecture Clear Architecture
- 47. IoT Platform Leaderboard IoT47 Navigant Research Leaderboard: IoT Platform Vendors Q4-2017 Focus Platforms • Microsoft Azure PaaS and SaaS • Oracle PaaS and SaaS • AWS PaaS
- 48. Your Company IoT PlatformArchitecture positioning in IT Landscape IoT 48 Digital TwinBack Office IoT Platform Dashboards and Portal API Platform Collaboration / Process Integration Participating Companies Customers
- 49. IoT Platform BuildingBlocks IoT 49 Continuous Delivery & Provisioning & Governance & Versioning Device Connectivity Stream Processing Telemetry Data Lake Digital Twin Internal Dashboard Device Management IoT Gateway Physical Devices Connectivity Edge (Fog) Computing Data Accumulation Data Abstraction Application Devices / Sensors Data Aggregation Collaboration / Processes Cloud Connectivity Fog Computing Business APIs Analytics External Dashboard System of Records Time Series Database Back Office
- 50. Fog Computing IoT 50 Fogbridges the cloud-to-things continuum https://youtu.be/tuo5Pxc4w3c
- 51. Example Serverless IoTArchitecture IoT 51 Function AppAPI GatewaySmart Sensor Data Lake
- 52. Hot Path vsCold Path Data Processing IoT 52 Streaming Analytics Data Lake Event HubIoT Hub Consumers Smart Sensor Data Lake Analytics Data Factory Cosmos DB Consumers
- 53. Analytics / MachineLearning IoT 53 Machine Learning: • A model made by humans from analytics practice. • The application of this model in such a way that a conclusion is made by a machine (instead of a human).
- 54. Machine Learning IoT 54 DataLake ML Streaming AnalyticsIoT HubSmart Sensor Data Factory Event Hub
- 55.
- 56. Device Connectivity Titel vande presentatie 56 1. Direct device connectivity to the cloud gateway 2. Connectivity via a field gateway 3. Connectivity via a custom cloud gateway 4. Connectivity via a field gateway and a custom cloud gateway
- 57.
Editor's Notes
- #4 Verbinden van de fysieke wereld om in de digitale wereld een beeld te krijgen van de werkelijkheid. Om zo via computerkracht informatie te halen uit de data van de werkelijkeheid en deze informaite weer terug te voeden naar de werkelijkheid.
- #7 Wie is er IT’er of Anders? Bouw of operations ? Primair … of ondersteunen …. Development in house …. Connected devices in ziekenhuis Meer dan 50 % van zijn tijd niet aan regulier werk
- #8 * Architectuur * Applicaties (voorkant en achterkant) * Integratie (Data, Applicaties) * Platform * Consultancy (Licentieadvies, Ontwerp, Realisatie) * Beheer van Platform (Database, Middleware) en Applicaties De kwaliteit van AMIS ligt o.a. in het adopteren van nieuwe technologieën en neemt de klant hier graag in mee!
- #16 Ik ben jullie klant Zijn jullie zelf wel eens klant geweest… ? Wat valt dan op? Productie middelen zijn het duurst (aparatuur, artsen, OK’s etc..) Proces is ingericht op optimale benutting van de productiemiddleen (de artsen) We accepteren voorraad vorming (wachtrijen)
- #18 Elektrocardiogram 1900 De medische industrie meet al heel lang aan mensen en dingen De data wordt alleen lokaal opgeslagen en niet veel meer gedaan
- #32 31
- #34 Gestructureerde mannier om het type, status en locatie van assets in een organisatie te meten en te beheren. Daarmee zien wat het gebruik is, waar het gebruik plaatsvindt. De status van het asset en het detecteren van onderhoud en vervanging. Maar ook het detecteren en voorkomen van vermissing / diefstal. Toepassing: logistiek, manufacturing, medisch, machines en fabrieken. Het gestructureerd en frequent / continu meten van de conditie en gebruik van objecten. Daarmee een inzicht verkrijgen in de frequentie van het gebruik, de intensiteit en de kwaliteit van het gebruik. Maar ook opsporen van ongeplande uitval en detecteren van de oorzaak van het gebruik om zo de overal equipement performance (OEP) te verbeteren. Toepassing: maakindustrie, procesindustrie, transportmiddelen, motoren, pompen en afsluiters.
- #35 Het meten van de prestatie van assets en deze afzetten tegen een ideale performance om zo een eventuele afwijkingen en degradatie van de prestatie te detecteren. Dit moet als doel om de beschikbaarheid te verhogen door een voorspelling te doen an onderhoudsmomenten en deze op ideale momenten te plannen. Toepassing : elektromotoren, kleppen, afsluiters, transportbanden, metaalbewerkingsmachines, pompen. Het geautomatiseerd testen van de status, verbruik of geprefereerde instelling van een asset. Dit komt in de plaats van handmatige inspecties die noodzakelijk zijn om verbruik en uitval te detecteren. Maar ook om te voldoen van (veiligheids-) certificeringen. Toepassing : materiaal status, vloeistof niveaus, opening van deuren / controle kasten, vulgraad van (afval)containers, activiteit van motoren en pompen.
- #36 Meten van het klimaat en gebruik van ruimtes. Daarmee effectief capaciteit plannen, gebruiksgericht schoonmaken en verbetering van gebruikerservaring van het gebouw. Detecteren van slecht klimaat of onnodige vervuiling. Maar ook het monitoren van goederen die onder een bepaalde klimaatconditie opgeslagen en getransporteerd moeten worden. Toepassing : schoonmaak, voedselbranche en medische industie. Meten van de capaciteit en het gebruik van de capaciteit van opslag, ruimtes en transport systemen. Daarmee voorkomen van leegloop en opstopping. Maar ook het zo snel mogelijk vinden van beschikbare capaciteit en het op lange termijn plannen van capaciteit. Toepassing: voorraadbeheer, opslag, werkplek beheer, intern en extern trasport systemen, water en riool systemen.
- #37 Meten en reguleren van de stroom en dichtheid van entiteiten (personen oen / of mobiele assets). Daarmee bezorgen dat de juiste entiteiten op het juiste moment op de juiste plek zijn. Zorgen dat er maximaal gebruik gemaakt wordt van de beschikbare capaciteit zonder dat er opstopping of leegloop op gaat treden. Toepassing: pallets, trays, containers, wachtrijen en utilisatie van transport / evenementencentra.
- #44 Ontwerpen Cloud-strategie De klant helpen dit ontwerp te maken – opknippen naar autonome functies/microservices – per functie/applicaties Verkennen – strategie – ontwerpen samen met de klant Bouwen en ittereren – voor de klant Het gaat om de route náár de Cloud, niet de keuze voor de Cloud an sich. Geen omvangrijke hardware investeringen Onderhoud en beheer wordt geregeld Altijd up-to-date van de laatste versie(s) Oneindige schaalbaarheid en gebruikerslicenties Kosten voorspelbaar Locatie-onafhankelijk werken Veiligheid
- #56 Local Edge Data Processing (Filtering, Aggregation, Alerting, Alarming) Reuse of code / business logic