Voortgekomen uit de Nederlandse zorg, combineert Medscio zorginhoudelijke expertise met slimme technologie om zorgdata duurzaam betekenisvol, herbruikbaar en uitwisselbaar te maken: de basis voor toekomstbestendige zorg.
Ziekenhuizen & laboratoria
Gestandaardiseerde resultaten
Sneller standaardiseren met AI
Nauwkeurig Klinisch gevalideerd
Gebruikersgemak Intuïtief en transparant
Efficiënt, slim en betrouwbaar standaardiseren. AI herkent lokale termen en metadata, en koppelt ze aan internationale standaarden zoals SNOMED-CT, LOINC en UCUM. Lokale klinische experts valideren eenvoudig en borgen de inhoudelijke juistheid. Zo ontstaat betekenisvolle zorgdata in één taal voor elk systeem en elke toepassing.
Altijd up-to-date en herleidbaar. Zorgdata en standaarden veranderen voortdurend: nieuwe bepalingen, verouderde codes en aanpassingen in gebruikte termen. AI signaleert automatisch deze wijzigingen en zet relevante updates klaar. Lokale klinische experts bepalen welke updates worden doorgevoerd.
Klaar voor meervoudig hergebruik. Gestandaardiseerde termen en coderingen worden teruggevoerd in lokale bronsystemen en zijn daarmee uitwisselbaar via HL7 FHIR. Dit maakt betrouwbare data-uitwisseling tussen systemen en instellingen mogelijk: voor (netwerk)zorg, kwaliteit en innovatie.
Standaardiseren van belangrijke zorgdata is een zorgvuldige taak. De verantwoorde inzet van AI, waarin slimme technologie en menselijke domeinexpertise samenkomen, maakt dit proces efficiënter en leidt tot betrouwbare resultaten.
De zorg produceert dagelijks enorme hoeveelheden data. Toch is slechts een klein deel daarvan écht bruikbaar voor betere zorg, besluitvorming of innovatie. De belangrijkste oorzaken: gegevens zijn versnipperd over systemen, verschillen in structuur en betekenis, en missen context die nodig is voor betrouwbaar hergebruik.
Dat heeft grote gevolgen:
De sleutel ligt in ‘eenheid van taal’ (semantische interoperabiliteit). Dat betekent dat data, waar ze ook vandaan komen, in elk systeem en voor elke zorgverlener dezelfde betekenis en context behouden. Pas dan wordt zorgdata betrouwbaar, herbruikbaar en geschikt voor veilige uitwisseling: de basis voor zorgdata die eindelijk wérkt.
“Als je het in de basis goed organiseert en één keer écht goed codeert, maakt het niet uit of je het primair of secundair gebruikt. Deze basis kun je dan hergebruiken voor meerdere use cases. Eigenlijk zou je moeten zeggen: we moeten dit gewoon gaan doen.”
Dr. Ruben Smeets
Voorzitter commissie AICT (Automatisering, Informatisering en Communicatie Technologie) NVKC en klinisch chemicus Radboudumc
Bepalingen en uitslagen worden uniform gecodeerd, inclusief belangrijke metadata. Zo zijn ze betrouwbaar uitwisselbaar en goed te interpreteren.
Diagnoses worden gestandaardiseerd vastgelegd met behulp van SNOMED CT en de Diagnose- en verrichtingenthesaurus.
Onze AI-ondersteunde mapping koppelt lokale diagnosevelden automatisch aan de juiste terminologie, waarna klinische experts de voorstellen beoordelen en verfijnen.
Zo ontstaat een betrouwbare, eenduidige codering die direct bruikbaar is voor verslaglegging, analyse en kwaliteitsregistraties.
SNOMED CT,
Verrichtingen en behandelingen krijgen een uniforme codering, waardoor ze eenduidig geregistreerd en uitwisselbaar zijn. Dit ondersteunt betrouwbare verslaglegging, overdracht en rapportage.
Medscio ondersteunt de standaardisatie van kwaliteitsregistraties. We helpen registratiehouders én ziekenhuizen om indicatoren, definities en datasets op één lijn te brengen met internationale standaarden.
Onze AI-ondersteunde tooling koppelt lokale datavelden automatisch aan deze terminologieën, waarna domeinexperts de koppelingen beoordelen en verfijnen.
Zo ontstaat een gemeenschappelijke, gevalideerde dataset die in de praktijk ook echt leverbaar en uitwisselbaar is.
Het resultaat:
Medscio zorgt zo dat kwaliteitsregistraties niet alleen voldoen aan standaarden op papier, maar ook praktisch uitvoerbaar en duurzaam zijn in de zorgpraktijk.
Geneesmiddelen, doseringen en toedieningsroutes worden eenduidig vastgelegd. Dit voorkomt misverstanden in overdracht en ondersteunt veilig voorschrijven en toedienen.
De Slimme Probleemlijst ondersteunt zorgverleners met AI-gestuurde probleemherkenning en codering. Relevante aandoeningen en voorgeschiedenis worden automatisch uit verwijs- of ontslagbrieven geëxtraheerd en voorgesteld als SNOMED CT-codes (gebruikmakend van de Diagnose- en verrichtingenthesaurus).
Artsen valideren de suggesties in één overzichtelijke stap binnen het EPD.
Het resultaat:
De toepassing combineert AI-kracht met klinische validatie door experts, waardoor probleemlijsten niet langer een corvee zijn maar een waardevol, betrouwbaar zorginstrument.
SNOMED CT, Diagnose- en verrichtingenthesaurus
Waarden als bloeddruk of zuurstofsaturatie worden gestandaardiseerd vastgelegd, zodat trends over tijd en tussen afdelingen betrouwbaar gevolgd kunnen worden.
LOINC + UCUM, met SNOMED CT voor interpretatie.
openEHR en HL7 FHIR vormen samen de structurele basis voor betrouwbare zorgdata.
openEHR beschrijft hoe medische informatie wordt vastgelegd en bewaard, HL7 FHIR hoe die veilig wordt uitgewisseld tussen systemen.
Zo blijft data eenduidig, herleidbaar en overal bruikbaar.
“Ik heb in twee uur via de applicatie méér bereikt dan in de afgelopen twee jaar.”
Arnoud Loof,
ICT-coördinator / projectmanager Radboudumc
“De enige manier om landelijke data-standaardisatie écht voor elkaar te krijgen, is centrale regie op dit dossier. Medscio is een sterke medisch-technische partij, die deze rol op een enthousiaste en motiverende manier vervult. Zonder Medscio’s centrale rol en technologie lopen we vast en blijft de uitwisseling te versnipperd. Wat Medscio’s team bijzonder maakt, is dat ze iedereen meekrijgen en de kracht van domeinexperts – niet alleen in het lab, maar ook vanuit de zorg en de ICT – echt erkennen en benutten. Daardoor staat Medscio waar ze nu staan en zie je de gewenste versnelling in de praktijk.”
Dr. Judith Gillis,
Voorzitter Redactieraad NVKC en klinisch chemicus Amsterdam UMC
“Manuele standaardisatie is veel te foutgevoelig; het kost enorm veel tijd en je mist makkelijk essentiële eigenschappen van bepalingen. De AI applicatie neemt dat risico grotendeels weg”
Dr. Maurits de Rotte
Klinisch chemicus Amsterdam UMC
Vanuit de zorg, voor de zorg.
Medscio is ontstaan uit de praktijk. Tijdens de eerste COVID-golf liepen twee artsen zelf vast op versnipperde en moeilijk uitwisselbare data. Die ervaring vormde het begin van onze missie: zorgdata betekenisvol, herbruikbaar en veilig uitwisselbaar maken, zodat informatie daadwerkelijk bijdraagt aan betere zorg.
Inmiddels is Medscio uitgegroeid tot een multidisciplinair team van clinici, data scientists, interoperabiliteit experts, engineers en ontwerpers. Wat ons bindt, is een groot hart voor de zorg en de overtuiging dat technologie pas waarde heeft als die de praktijk vooruit helpt.
We combineren klinische kennis met technische expertise. Met AI-ondersteunde standaardisatieprocessen, waarin we onder meer Large Language Models inzetten, maken we zorgdata betrouwbaar, herbruikbaar en veilig uitwisselbaar. Onze aanpak sluit aan op bestaande systemen en werkprocessen, zodat zorgprofessionals direct met de resultaten kunnen werken, zonder extra administratieve lasten.
Ons doel is helder: Zorgdata verbeteren, verduurzamen en verbinden: voor een toekomstbestendige gezondheidszorg.
Metadata is essentieel om zorgdata echt goed te kunnen interpreteren. Zonder standaardisatie (en uitwisseling) daarvan gaat belangrijke betekenis verloren.
Dankzij AI-voorselecties en de overzichtelijke interface gaat het vooral om controleren i.p.v. uitzoeken en opzoeken. Waar dit voorheen handmatig weken werk was, duurt het nu minuten tot uren. Validatie blijft zo overzichtelijk en herleidbaar.
We volgen automatisch de updates van terminologieën én de lokale data. Wijzigingen die voor het ziekenhuis/laboratorium relevant zijn, leggen we voor aan de lokale klinische expert. Na akkoord kunnen ze worden verwerkt, zodat gestandaardiseerde data altijd actueel en HL7 FHIR-klaar zijn.
Ja. Onze oplossing is direct toepasbaar voor uitwisseling in HL7 FHIR-formaat, zodat integratie in bestaande systemen en registraties eenvoudig is.
Ja. Eenduidige datasets maken analyses reproduceerbaar, vergelijkbaar tussen organisaties en geschikt voor kwaliteitsregistraties zoals NICE.
Een “close match” leidt downstream tot fouten en correctiekosten. Wij streven naar 100% correct en standaardisatie op het hoogste detailniveau. Ontbrekende codes vragen we aan bij de beheerorganisatie. Zo blijft de kwaliteit geborgd.
Alleen deels. Het EPD is vaak een verzamelplek waar al informatie verloren is gegaan. Correcte standaardisatie begint zo dicht mogelijk bij de bron (zoals LIS, meetinstrumenten).
Lokale domeinexperts. Voor laboratoriumdata is dat bijvoorbeeld de klinisch chemicus, voor kweekuitslagen de medisch microbioloog. AI doet het voorwerk, maar validatie gebeurt altijd door mensen die de context kennen. Elke wijziging is herleidbaar en transparant.
LOINC voor tests en observaties, SNOMED-CT voor medische termen en context, UCUM voor eenheden, openEHR voor datamodellering, HL7 FHIR voor uitwisseling en meer. Wij gebruiken altijd de meest up-to-date standaarden die op internationale ontwikkelingen aansluiten.
Ja. We werken met privacy-by-design. Alleen minimaal benodigde data wordt gebruikt voor de standaardisatie.
Geen probleem. Als er nog geen passende LOINC- of SNOMED-CT-code bestaat, kun je direct en gemakkelijk een formele code-aanvraag doen, via een vooringevuld formulier die alle relevante informatie al voor je invult. Geen complexe stappen en uitzoeken meer. Zo blijft de dataset correct en compleet.
KLINISCHE CHEMIE:
Laboratoriumbepalingen en uitslagen worden uniform gecodeerd, inclusief bijbehorende metadata. Zo blijven ze betrouwbaar te interpreteren en veilig uit te wisselen, binnen én tussen zorginstellingen.
Gebruikte standaarden, o.a.:
MEDISCHE MICROBIOLOGIE:
Zowel microbiologische bepalingen als uitslagen (zoals serologie en kweekuitslagen) worden uniform gecodeerd, inclusief bijbehorende metadata. Zo blijven ze betrouwbaar te interpreteren en veilig uit te wisselen, binnen én tussen zorginstellingen.
Gebruikte standaarden, o.a.:
PROCEDURES:
Verrichtingen en behandelingen krijgen een uniforme codering met SNOMED-CT, de verrichtingenthesaurus en LOINC. Zo worden ze eenduidig geregistreerd en veilig gedeeld tussen systemen en afdelingen. Dat maakt verslaglegging, overdracht en rapportage eenvoudiger en consistenter, met data die klopt én begrepen wordt.
Gebruikte standaarden, o.a.:
KWALITEITSREGISTRATIES:
Medscio helpt registratiehouders en ziekenhuizen om kwaliteitsregistraties te standaardiseren en op één lijn te brengen met internationale terminologieën zoals SNOMED-CT en LOINC. AI ondersteunt de koppeling van lokale datavelden aan deze standaarden, waarna domeinexperts de inhoud valideren. Het resultaat: eenduidige, herleidbare datasets die direct bruikbaar zijn, minder administratie, meer hergebruik van bestaande data.
Gebruikte standaarden, o.a.:
MEDICATIE:
Medicatiegegevens worden eenduidig vastgelegd, van geneesmiddel tot dosering en toedieningsroute. AI ondersteunt de koppeling van lokale medicatielijsten aan internationale standaarden, waarna apothekers en klinische experts de resultaten beoordelen en bevestigen. Zo ontstaat betrouwbare medicatiedata die overdracht vereenvoudigt, fouten voorkomt en veilig voorschrijven en toedienen ondersteunt.
Gebruikte standaarden, o.a.:
SLIMME PROBLEEMLIJST (DIAGNOSES):
AI ondersteunt zorgverleners met slimme herkenning en codering van medische problemen. Relevante aandoeningen en voorgeschiedenis worden automatisch uit brieven gehaald en voorgesteld als SNOMED-CT-codes, mede op basis van de Diagnose- en verrichtingenthesaurus. Zorgverleners beoordelen de suggesties in één overzichtelijk scherm: snel, transparant en volledig onder controle.
Het resultaat:
Zo verandert de probleemlijst van een registratietaak in een waardevol zorginstrument: betrouwbaar, actueel en klinisch gevalideerd.
Gebruikte standaarden, o.a.:
VITALE PARAMETERS:
Waarden zoals bloeddruk, hartfrequentie en zuurstofsaturatie worden eenduidig vastgelegd volgens internationale standaarden. AI koppelt lokale meetnamen en eenheden aan LOINC en UCUM, en verrijkt de data met klinische context via SNOMED-CT. Zo kunnen trends over tijd en tussen afdelingen betrouwbaar gevolgd worden, van dagelijkse monitoring tot onderzoek en kwaliteitsregistraties.
Gebruikte standaarden, o.a.:
openEHR:
openEHR en HL7 FHIR vormen samen de ruggengraat van betrouwbare zorgdata. openEHR beschrijft hoe medische informatie duurzaam en semantisch wordt vastgelegd; FHIR bepaalt hoe die gegevens veilig en gestandaardiseerd worden uitgewisseld tussen systemen. Door beide te combineren ontstaat data die eenduidig, herleidbaar en toekomstbestendig is, onafhankelijk van applicaties, maar overal bruikbaar.
Toepassingen:
