Skip to content

Big Tech doet hun intrede op de RPA-markt, wat nu?

strong pull up

Van Microsoft en SAP die hun eigen tool hebben opgezet tot Amazon en Google die diepgaande samenwerkingsverbanden hebben aangegaan met meer gevestigde partijen; Big Tech maakt grote stappen om toe te treden tot deze markt.



De RPA-markt is, met of zonder de huidige corona-crisis, al enkele jaren in hoogtempo aan het groeien. Deze evolutie is niet onopgemerkt gebleven voor de “Big Tech”-bedrijven van de wereld. Van Microsoft en SAP die hun eigen tool hebben opgezet tot Amazon en Google die diepgaande samenwerkingsverbanden hebben aangegaan met meer gevestigde partijen; Big Tech maakt grote stappen om toe te treden tot deze markt. Als het verleden ons iets leert is het wel dat wanneer dit soort bedrijven een markt betreedt, dit radicale disruptie kan veroorzaken. Gaat dit ook het geval zijn voor de RPA-markt?

rpa-market

De intrede van Big Tech

Microsoft
Van alle grote technologie-bedrijven is Microsoft diegene al het langste bezig is om een voet aan de grond te krijgen in de RPA-markt en hier tot nu toe ook al het meest succesvol in is geweest. In 2019 probeerde het bedrijf nog marktleider UiPath over te kopen. Deze deal ging toen spijtig genoeg niet door. Sindsdien probeert Microsoft het op eigen houtje in het verlengde van gelijkaardige tool die ze al in huis hadden, met name “Power Automate”. Deze evolutie kwam begin dit jaar in een stroomversnelling, toen Microsoft besloot om de basis RPA-functionaliteiten van “Power Automate” gratis aan te bieden aan al hun Windows 10 klanten. Van alle grote spelers wordt Microsoft door analisten dan ook als veruit de meest competitieve nieuwe speler op de RPA-markt gezien.

SAP
RPA vindt haar oorsprong in het automatiseren van eenvoudige, repetitieve en monotome processen. Het verbaast dan ook niet dat veel van de eerste bots processen automatiseerden waar SAP, een bedrijfsondersteunende tool met veel financiële functionaliteiten, een centrale rol in speelde. Om competitief te blijven, maakte SAP het makkelijk voor RPA-tools om gebruik te maken van hun software, zo kwamen er integraties met SAP-producten voor bepaalde vendors en promoot SAP actief het gebruik van RPA. Deze strategie is er nog steeds, maar wordt nu aangevuld met de promotie van een eigen tool, “SAP Intelligent Robotic Process Automation”. Ondanks wat de naam doet vermoeden, zijn de functionaliteiten ervan echter beperkt. Volgens analisten is het bestaansrecht van deze tool dan ook sterk verbonden met dat van het moederbedrijf dat hem lanceerde.

Google
Google gooit het over een andere boeg. In plaats van zelf een nieuwe RPA-tool te ontwikkelen, die hoogstwaarschijnlijk ver achterloopt op wat gespecialiseerde bedrijven reeds ontwikkelden, besloot het diepgaande partnerships aan te gaan met deze bestaande aanbieders. Van diepgaande integraties van hun NLP- en OCR-functionaliteiten in UiPath tot een formele, meerjarige, strategische samenwerking op het vlak van intelligente automatisatie met Automation Anywhere. Dergelijke samenwerkingen hebben in het verleden hun vruchten afgeworpen voor kleinere spelers die hierdoor mee hebben kunnen surfen op het succes van meer geavanceerdere RPA-tools. Of dit ook de andere richting op werkt, is nog even de vraag. Wat wel zeker is, is dat partijen zoals Automation Anywhere en UiPath de huidige markt domineren en een diepgaande samenwerking met deze partijen op het vlak van het ontwikkelen van nieuwe, innovatievere tools een veiligere zet is dan er zelf één te gaan ontwikkelen.

Samsung
Samsung als RPA-vendor, het klinkt wat vreemd in de oren. Een bedrijf, dat voor velen bekend staat als een producent van hardware, met name smartphones, dat de softwarekant op gaat is opmerkelijk. Opmerkelijk, maar niet verbazingwekkend als je kijkt naar niet alleen de diversificatie van andere “Big Tech”-bedrijven, maar ook naar de geschiedenis van dit Zuid-Koreaanse elektronicaconcern. Met name met z’n IT en Mobiele communicatiesystemen is Samsung al meerdere jaren méér dan alleen maar een hardware-bedrijf. In Samsung’s portfollio komt nu ook een RPA-tak, met name “Bity RPA”. Het zal nog moeten blijken of dit het begin inluidt van een sucessvol diversificatie-traject of een rebranding als deze niet verder dan de Zuid-Koreaanse markt. Als we analysten mogen geloven is “Bity RPA” alvast een uitstekende tool, die wat betreft functionaliteiten en visie ver boven die van concurenten (zoals SAP) uitsteekt.



Democratisering?

Het nieuws dat Microsoft delen van hun RPA-tool gratis gaat aanbieden aan al z’n Windows 10 klanten, doet vermoeden dat de intrede van “Big Tech” een heuse democratiseringsgolf zal veroorzaken. Waar licenties tot op heden voor enkele duizenden euro’s over de toonbanken gaan, is het mogelijk dat bedrijven in de toekomst gratis gebruik zullen kunnen maken van deze tool als onderdeel van een groter en diverser software-pakket. Een dergelijke evolutie zou niet veel goeds betekenen voor de “RPA only”-aanbieders die momenteel de markt domineren.

Dergelijke analyses gaan echter voorbij aan enkele cruciale eigenschappen van de huidige markt. De eerste hiervan is dat het niet de eerste keer is dat er druk stond op de grote RPA-aanbieders door concurenten die hun tool goedkoop of zelfs gratis aanboden. In de praktijk heeft deze druk echter niet geleid tot substantiële democratising van de markt. Integendeel, dergelijke ‘gratis’ tools hebben tot nu toe de markt amper gepenetreerd, als ze überhaupt nog bestaan. Wat is gebleken, is dat de licenties-kosten van RPA vaak niet de doorgeslaggevende factor zijn wanneer bedrijven een leverancier selecteren. De terugverdientijd van RPA en de kosten geassocieerd met de bouw en implementatie ervan zijn van dergelijke aard dat licentie-kosten een verwaarloosbare rol spelen in de besluitvorming rond tooling.

Wat blijkt uit onderzoek is dat de hoeveelheid van functionaliteiten en de kwaliteit ervan een doorslaggevend rol speelt bij leverancier-selectie. En daar knelt het schoentje voor “Big Tech”. Hoewel ze de budgetten en ervaring hebben om uitstekende software oplossingen te bouwen lopen ze achter op de RPA-markt. Die achterstand is verder ook niet alleen groot, maar ook moeilijk in te halen omdat nu ook de grote RPA-vendor beschikken over grote budgetten die ze bijna uitsluitend investeren in het doorontwikkelen van hun tools. En hoewel partijen als Microsoft een sterk uitgewerkte en goede visie hebben over waar ze met hun RPA-tool naartoe willen, ontbreekt deze visie bij de meeste andere grote spelers.



Consolidatie?

De opkomst van nieuwe technologieën vertoont een vast patroon. Het begint met een technologische en/of commerceiele doorbraak, gevolgd door een wildgroei aan aanbieders (die zich allemaal proberen te onderscheiden op hun eigen manier), om tenslotte te consolideren rond één of een paar grote spelers, die de markt domineren. Denk hierbij aan de opkomst van sociale media (Hyves vs Facebook) of online verkoop-platformen (eBay vs Amazon).

In het verleden zag men vaak dat dergelijke consolidatie van de markt plaatsvond, wanneer “Big Tech” haar intrede deed. De kleinere spelers werden hierbij uitgekocht of uit de markt geconcurreerd. De vraag is of ditzelfde gaat gebeuren op de RPA-markt nu spelers als Microsoft hun intrede doen. Of dit zóu de vraag zijn, mocht de markt nog niet geconsolideerd zijn.

De RPA-markt vertoont meerdere eigenschappen van een opkomende markt. Er zijn nog steeds meerdere, kleinere, aanbieders en de adoptiegolf is nog volop aan de gang. Aan de andere kant zien we dat de top 3 van aanbieders al geruime tijd dezelfde is (UiPath, Automation Anywhere en Blueprism). En dat deze aanbieders een grote meerderheid van het marktaandeel vertegenwoordigen. Verder zien we dat deze spelers ook al meerdere keren benaderd zijn door “Big Tech” bedrijven met als expliciete doel hen over te nemen. Dit is in het verleden niet gelukt en het ziet ernaar uit dat daar de komende tijd geen verandering in zal komen.



De echte vraag is dus of de markt niet nu al een consolidatie heeft ondergaan en welke invloed de intrede van “Big Tech” nog kan hebben. Het zal hierbij niet zozeer gaan om een disruptie, zoals dat bij andere technologieën is gebeurd, maar eerder een verschuiving. Hoe groot deze verschuiving is, zal de toekomst moeten uitwijzen.

Gastauteur: Arnaud Maes

Het combineren van RPA en process mining

marker on whiteboard

De juiste processen leren automatiseren met RPA en process mining



In de huidige ongekende situatie waarin de hele wereld worstelt met COVID-19, is het cruciaal softwarerobots te gebruiken om bedrijfsprocessen te automatiseren en tevens het serviceniveau te behouden. Door middel van RPA wordt een digitale workforce gecreeerd, die de wijze waarop bedrijven zaken doen razendsnel transformeert.

Hoewel veel bedrijven voor RPA kiezen, is het erg complex om deze nieuwe technologie te integreren met de structuur van een bedrijf. Elk bedrijf heeft zijn eigen operationele model om ICT-transformaties te implementeren. De RPA implementatie wordt net als een ICT implementatie verdeeld over meerdere fases die gedefinieerd kunnen worden als een RPA-lifecycle. Doorgaans implementeren bedrijven RPA door een POC uit te voeren om de geschiktheid ervan binnen hun IT landschap te controleren. Terwijl anderen RPA implementeren nadat hun processen door Business Process Management (BPM)-tools zijn gemodelleerd.



In beide gevallen begint de RPA-lifecycle met de beoordelingsfase waarin processen, die in hoge mate gestandaardiseerd zijn, op regels gebaseerd zijn en weinig uitzonderingen kennen geidentificeerd worden. Deze processen zijn potentieel goede kandidaten om te worden geautomatiseerd met RPA.

Process Mining(PM) kan echter worden gebruikt om deze taak voor u uit te voeren. De PM-software gebruikt event logs uit databases om een exacte weergave van het process in de praktijk weer te geven. Door inzicht in vertragingen, knelpunten en uitzonderingen vermindert de procesbeoordelingstijd die anders tijdrovend is.

Na voltooiing van de procesbeoordeling zijn de volgende fasen vergelijkbaar met elke andere softwareontwikkelingscyclus (Plan-Design-Develop-Test-Deploy). Dus in plaats van overweldigd te worden door RPA, laten we gebruik maken van Process Mining om de huidige bedrijfsprocessen te herontdekken en de inzichten te gebruiken om de juiste processen te automatiseren met RPA.

Zorgsector heeft baat bij software robotisering en kunstmatige intelligentie

white coat doctor tablet

"Ik denk dat er in de zorg een hele grote markt ligt voor RPA."

blue_line

Ben Eyck is arts-onderzoeker oncologische chirurgie in het Erasmus MC. Hij adviseert Ciphix over de mogelijkheden van RPA en AI in de gezondheidszorg. Ciphix, een snel groeiend jong bedrijf in het hart van Rotterdam, helpt bedrijven bij de implementatie van digitale technologieën.

Interview: Ben Eyck
Redactie: Twumi Weterings
Reportage en regie: Roelf van Til

First steps of RPA implementation

baby steps

Can we use RPA to identify probable RPA candidates?



With the current unprecedented situation in which the whole world is grappled with COVID-19; it is becoming imperative to make use of software robots to automate business processes if organizations want to maintain their service level. Increasingly, Robotic Process Automation (RPA) solutions are used to leverage the digital workforce and transform the way companies do business.

Though more companies come forward and embrace RPA, it is overwhelming to incorporate such change into the fabric of the company. Every company has its own operating model to implement ICT transformations. Similarly, RPA implementation is conducted over multiple phases which can be defined in a typical RPA lifecycle. Typically, companies adopt RPA by performing a POC to check its suitability within their system whereas some initiate RPA after having the Business Process Management (BPM) tools model their business processes.



In either case, the RPA lifecycle begins with the Process assessment phase wherein companies assess them to locate the potential standardized, rule-based, low-exception rate and high-volume activities to automate. This phase of process assessment helps companies to discover their processes and identify any anomalies. However, process mining(PM) technology can be used to perform this task for you. The PM software uses activities event logs produced by applications to generate a business process workflow with different possible variants of that process along with insights into delays and bottlenecks within the process. This drastically reduces the process assessment time which otherwise is time-consuming. Lastly, PM also determines potential observations for RPA. On completion of process assessment, the following phases are similar to any other software development cycle(Plan-Design-Develop-Test-Deploy) followed within the organization.

So rather than being overwhelmed with RPA, let’s make use of Process Mining to discover current business processes and use its insights to identify probable RPA candidates.

RPA en Privacy Wetgeving

Privacy man with hat



Laat robots boeven vangen en hun eigen sporen uitwissen!



Toen in mei 2018 in de hele Europese Unie de privacy wetgeving van kracht ging, zal dat op menig kantoorvloer tot gezucht hebben geleid. Talloze bestanden mogen immers niet meer worden opgeslagen en bewaard, omdat ze persoonsgegevens bevatten. De AVG beschermt burgers tegen de groeiende datahonger van het bedrijfsleven en de overheid.

Overheidsorganisaties, verzekeringsmaatschappijen, pensioenfondsen, en talloze ondernemingen gingen aan de slag met handmatige procedures om alsnog te voldoen aan de richtlijnen. BSN-nummers, geboortedata en andere identificatie gegevens moesten verwijderd of geanonimiseerd worden. Monnikenarbeid, hetgeen bij administratieve medewerkers tot grote frustraties leidde.



Gelukkig hebben ambtenaren en ondernemers inmiddels hun weg naar RPA gevonden, en zijn sofware robots bezig met het aanpassen en anonimiseren van een enorme bulk aan documenten. Je zou zeggen: eind goed al goed, laat de robots hun werk maar doen! Toch kan RPA mogelijk nog veel meer betekenen op dit gebied.

Er is namelijk als direct gevolg van de strikte privacy wetgeving sprake van een nieuw maatschappelijk probleem. Crime fighters, fraudebestrijders, maar ook zorgverleners hebben ermee te maken. Overheidsinstanties en bedrijfsleven mogen databestanden niet meer met elkaar en onderling delen, vanwege de AVG. Bovendien dienen bij elk nieuw onderzoek eerst de privacyrisico’s in kaart te worden gebracht. Dit leidt tot grote vertraging in de afwikkeling van politionele en justitiële dossiers, en het amputeert de slagkracht van deze instanties. De enige sector die hiervan profiteert is het boevengilde.

RPA kan ook hier mogelijk redding bieden. Als we met zijn allen de wetgeving zodanig zouden aanpassen, dat de handelingen van softbots niet langer automatisch gezien worden als menselijke handelingen, dan biedt dat wellicht een opening. Geef sofware robots een speciale status, en de privileges om data wél in te zien en te koppelen, waardoor cruciale matches kunnen worden gemaakt en zaken kunnen worden opgelost.

Maar is dat niet naïef? Mensen hebben en houden de regie over robots, en kunnen dan alsnog misbruik maken van de verzamelde datacollecties, toch? Nee, niet als we de codes zo aanpassen, dat robots hun eigen sporen ook weer wissen! Als softbots na elke search de opdracht krijgen om de ‘gevoelige’ informatie en koppelingen direct weer onzichtbaar te maken, vervalt m.i. het risico van gegevensmisbruik.



Als we RPA kunnen inzetten om databestanden te bewerken en anonimiseren, waarom dan niet dezelfde rekenkracht gebruiken om gerichte zoekopdrachten uit te voeren? Daarmee lossen we een verlammend maatschappelijk probleem op. Misschien kunnen ICT’ers en juristen hier eens naar kijken!

Auteur: Roelf van Til

RPA vermindert administratielast in zorg

zorg_B

‘Digitale werknemers’ kunnen de administratielast verminderen en maken zorgverleners weer zorgverlener


Zorgverleners zijn gemiddeld 40% van hun werktijd kwijt aan administratie en krijgen hierdoor niet de kans om de beste zorg te bieden aan patiënten. Hoewel een deel van deze administratie geschrapt kan worden, draagt een groot deel daarentegen bij aan de verbetering en het inzichtelijk maken van de zorg. Nieuwe oplossingen en meer personele ondersteuning zijn nodig voor het optimaliseren van ICT en het EPD. Toch komt deze ICT-revolutie in de zorg maar traag op gang. De zorgsector is nadrukkelijk op zoek naar innovaties op het gebied van administratie die besparingen opleveren en de effectiviteit vergroten.

Personeelstekort

Het personeelstekort in de zorg groeit aanzienlijk waardoor de kwaliteit van de patiëntenzorg in onder andere ziekenhuizen, de ouderenzorg en de thuiszorg in gevaar is. Zorgprofessionals ervaren door dit probleem een hoge werkdruk en hebben vaak last van burn-out klachten. Het Ministerie van VWS doet er alles aan om dit ernstige tekort terug te dringen. Vooralsnog blijken de plannen niet te werken. Zorgverleners hebben de ruimte nodig om de beste zorg te bieden aan patiënten.

Zorgkosten 

Administratie brengt een hoge kostenpost met zich mee door de vele uren die zorgprofessionals kwijt zijn aan administratieve taken. In Nederland werd in 2011 gemiddeld 20% van de totale ziekenhuiskosten uitgegeven aan administratieve kosten, hetgeen neerkwam op ruim € 4,5 miljard. In 2018 hebben de totale zorguitgaven in brede zin voor het eerst € 100 miljard bereikt. Aannemend dat het kostenpercentage aan administratie in de verschillende zorgsectoren vergelijkbaar is, zou dit betekenen dat het afgelopen jaar € 20 miljard werd uitgegeven aan administratie in de zorg.

Verminderen van administratielast

In een enquête die werd uitgevoerd onder medisch specialisten en specialisten in opleiding gaf 94% van de ondervraagden aan dat de forse administratielast het werkplezier vermindert. Daarnaast gaf 75% aan dat de huidige ICT-systemen onvoldoende ondersteuning bieden bij de administratieve taken en gaf 70% aan dat gegevens vaak dubbel moeten worden ingevoerd. Aangezien een groot deel van de tijd op de werkvloer verloren gaat aan administratie, is ondersteuning in het ontlasten van deze administratieve taken hard nodig. De mogelijke oplossingen die werden aangedragen in de enquête waren: optimalisatie van ICT en het EPD, meer (personele) ondersteuning bij administratieve handelingen en vermindering van specifieke administratieve handelingen.

De afgelopen jaren is er veel aandacht geweest voor deze administratielast. Het Ministerie van VWS en Welzijn en Sport (VWS) willen de regeldruk voor zorgprofessionals en patiënten en cliënten verminderen met het programma ‘(Ont)Regel de Zorg’. Deze beweging vindt dat zorg leveren én ontvangen zonder onnodige regels of formulieren moet zijn.

 Digitalisering de oplossing: RPA en AI

Veel administratieve taken zijn repetitief en zijn gebaseerd op regels. Denk aan kwaliteitsregistratie, poliklinische orders, trial monitoring en verwijsgegevens van patiënten invoeren in het EPD. Het zijn precies deze taken die geautomatiseerd kunnen worden met RPA (Robotic Process Automation). Middels implementatie van deze software robots kunnen de administratieve taken niet alleen uit handen genomen worden, deze kunnen ook nog eens met extreme snelheid en nauwkeurigheid worden uitgevoerd. Bij ingewikkeldere processen zoals interpretatie van ongestructureerde medische teksten kunnen de robots worden uitgebreid met AI (Artificial Intelligence). Deze ‘slimme’ robot analyseert de data, beoordeelt de processen en bedenkt wat er mee moet gebeuren.

De zorg is door de implementatie van RPA en AI een digitale werknemer rijker. Zorgverleners kunnen zich weer focussen op waar zij het beste in zijn: zorg bieden aan patiënten.

RPA en AI in de praktijk

1. Presentatie van patiënt op de Spoedeisende Hulp

Een patiënt wordt bij de Spoedeisende Hulp binnengebracht met een verdenking op een hartinfarct. De cardioloog beoordeelt dat er met spoed een hartkatheterisatie moet plaatsvinden. In deze acute setting is de cardioloog tevens verantwoordelijk voor het invoeren van de verwijsgegevens in het elektronisch patiëntendossier en moet er een DOT/DBC-traject aangemaakt worden.

Door deze acute setting worden de bijbehorende administratieve taken vaak pas later uitgevoerd. De verwijsgegevens worden gescand en belanden vervolgens in een verzamelbak met gescande gegevens in het EPD. Belangrijke patiëntgegevens kunnen zo vergeten worden of verloren gaat.

Een ‘digitale werknemer’ automatiseert al deze administratieve taken. Zodra er een verwijsbericht binnenkomt, neemt het dit werk uit handen. Vanaf de (gescande) brief neemt het de patiëntgegevens over in de decursus van de patiënt. Daarnaast begrijpt de digitale werknemer op basis van de beschikbare informatie welk DOT/DBC-traject het moet aanmaken en voert dit vervolgens – volledig automatisch – uit.

2. Registratie van kwaliteitsindicatoren

Nadat uw patiënt succesvol een dotterbehandeling heeft ondergaan zullen alle klinische gegevens en de behandeling moeten worden geregistreerd bij de Nederlandse Hartregistratie.  Een deel van deze gegevens kan de organisatie mogelijk al direct uit het EPD onttrekken. Dit moet eerst worden aangevraagd bij de centrale business intelligence unit.

Deze dataset is echter incompleet doordat een groot gedeelte van de data als vrije tekst staat of als gescand PDF in het EPD staat. Zorgverleners voeren uiteindelijk weer de taak uit om alle gegevens terug te zoeken, te interpreteren en de data aan te vullen.  Het uiteindelijke doel is dat zij deze data in het juiste format aanleveren bij de Nederlandse Hartregistratie.

De ‘digitale werknemer’ neemt het werk weer over en vraagt volledig geautomatiseerd de dataset op per email bij uw business intelligence unit. Zodra deze email wordt beantwoord, controleert de software of de bijgevoegde dataset compleet is en zoekt het geheel zelfstandig data op in de vrije tekst of in gescande Pdf-bestanden in het EPD.  Behoefte aan een tussentijdse melding zodra de digitale werknemers toegang wil krijgen tot het EPD? Wilt u tussentijds een melding krijgen dat de digitale werknemer toegang wil krijgen tot het EPD dan kan hiervoor een notificatie naar u worden gestuurd. De digitale werknemer stuurt na uw akkoord de data in het juiste format naar de Nederlandse Hartregistratie.

3. Wetenschappelijk onderzoek

U doet onderzoek naar de behandeling van darmkanker van patiënten die tussen 2010 en 2018 zijn behandeld voor darmkanker in een desbetreffend ziekenhuis. Om inzicht te krijgen in het succes van de huidige behandelmethode is een retrospectief onderzoek nodig.

Hiervoor zijn de basis-, klinische- en behandelgegevens en de behandeluitkomsten nodig uit het EPD. Zonder automatisering zijn arts-onderzoekers een aantal weken bezig om al deze data van meer dan duizend behandelde patiënten uit het ziekenhuis te verzamelen. Andere ziekenhuizen kunnen worden gevraagd om deel te nemen aan het onderzoek om de dataset te vergroten.

De digitale werknemer kan dit werk geheel overnemen. Daarnaast kan het ook snel worden ingezet in de andere deelnemende ziekenhuizen. Als arts-onderzoeker is er op deze manier weer tijd voor waarde toevoegende activiteiten en zijn de gegevens binnen de kortste tijd weer beschikbaar.

4. Monitoring bij prospectief onderzoek

 Voor klinische trials is monitoring verplicht. De gecertificeerde monitor in ziekenhuizen controleert de data steekproefsgewijs die vanuit het EPD is ingevoerd in de onderzoek database. Daarnaast controleert de monitor de informed consent formulieren en andere administratieve gegevens. Het controleren van de ingevoerde data van één patiënt kost al veel tijd waardoor er tijdens de monitorvisite maar ruimte is voor het controleren van de data van drie patiënten. Er moet daarnaast namelijk ook nog de dagelijkse fysieke administratie worden gecontroleerd.

De digitale werknemer controleert niet de ingevoerde data van maar drie patiënten, maar van alle patiënten. In de tussentijd heeft de monitor de ruimte om alle fysieke administratie (zoals de informed consent formulieren) door te nemen. Enige tijd later ontvangt de monitor van de digitale werknemer een rapport met alle missende of verkeerde gegevens in de ingevoerde data die nog moeten worden gecontroleerd. Door dataverzameling en monitoring bij prospectief onderzoek te automatiseren worden fouten en inconsistenties voorkomen.

‘Digitale werknemers’ kunnen de administratielast verminderen en maken zorgverleners weer zorgverlener

PARSH powered by Ciphix