- Home
- /
- Beyond Reporting: The Rise of Value-Driven BI and AI in Healthcare
Reading time: 10 min 
By Santa Pildava, Senior healthcare consulting at The Infotrust. Contact Santa and talk about data analytics for your organization: s.pildava@theinfotrust.com.
In Latvian:
No KPI uz vērtību: BI un Agentic AI tendences veselības nozarē
Pasākums “BI risinājumi veselības aprūpei: tendences, risinājumi, pieredze” apliecināja, ka Latvijas ārstniecības iestādes ir gatavas spert nākamo soli – no atskaitēm un KPI “spoguļa” uz datos balstītu lēmumu pieņemšanu, prognozēšanu un praktiskiem MI risinājumiem ikdienas darbā. Vairāk nekā 80 veselības aprūpes profesionāļu diskutēja par to, kā biznesa inteliģences (BI) risinājumi un mākslīgais intelekts (MI) jau šodien palīdz ietaupīt laiku, resursus un uzlabot pacientu aprūpi, kā arī kādi mājasdarbi vēl jāizdara datu kvalitātes, procesu un publisko iepirkumu jomā.
BI un veselības nozares tendences
Māra Svilāna prezentācijā iezīmējās skaidra virzība “no KPI uz vērtību”: mērķis vairs nav tikai izmērīt gultu noslodzi vai pacientu plūsmu, bet izmantot datus, lai mainītu procesus un reāli samazinātu mirstību, gaidīšanas laiku un izmaksas. Kā uzsvērts ārvalstu piemēros, lielākie ieguvumi rodas brīdī, kad slimnīcas pārstāj “optimizēt tabulas” un sāk vadīt to, kas rada patieso vērtību pacientam – procesu kvalitāti, drošību un savlaicīgu aprūpi.
Prezentācijā tika demonstrēts, kā BI un prognozējošā analītika palīdz prognozēt neierašanās risku, optimizēt pacientu plūsmu un personāla noslodzi, kā arī samazināt dīkstāves kritiskajām iekārtām. Paralēli tika akcentēta pāreja uz outcome‑driven pieeju – BI risinājumiem ir jākalpo lēmumiem un scenāriju salīdzināšanai, nevis tikai kontrolei un atbilstībai.
Pasākumā liela uzmanība tika pievērsta modernām MI iespējām, tostarp Agentic AI – sistēmām, kas ne tikai atbild uz jautājumiem, bet spēj iziet vairākus soļus pēc kārtas un kļūt par aktīvu palīgu lēmumu pieņemšanā. Tika demonstrēts, kā Qlik Answers ļauj uzdot biznesa jautājumus latviešu valodā, saņemot atbildes no esošajiem datiem un dokumentiem, savukārt Qlik Predict piedāvā prognozes, piemēram, par hospitalizācijas ilgumu vai vizīšu atcelšanas risku.
Agentic AI tika parādīts kā “nākamais slānis” virs jau esošajām BI lietotnēm – izmantojot tos pašus datus, kas šodien kalpo atskaitēm, rīt tie var atbalstīt automatizētus darba plūsmas scenārijus, atgādinājumus un brīdinājumus. Tādējādi investīcijas slimnīcu informācijas sistēmās, ERP un datu analītikā iegūst dubultu vērtību – tās kļūst par pamatu MI izmantošanai bez vajadzības sākt “no nulles”.
Prezentācija no pasākuma pieejama šeit.
Līgumu izpildes lietotne un publisko iepirkumu reforma
Ārijas Vecmanes, Bērnu klīniskās universitātes slimnīcas Iepirkumu daļas vadītājas, prezentācija par grozījumiem Publisko iepirkumu likumā iezīmēja būtisku fokusa maiņu – no procesa “pareizības” uz rezultātu un vērtību sabiedrībai. Reformas mērķis ir mazināt formālismu un birokrātiju, vienkāršot izslēgšanas noteikumus, stiprināt centralizāciju un nodrošināt pilnu līgumu dzīves cikla digitalizāciju, sākot ar datiem par līgumu izpildi no pirmā eiro.
Prezentācija no pasākuma pieejama šeit.
Šajā kontekstā tika demonstrēta arī Infotrust izstrādātā Līgumu izpildes lietotne, kas ļauj reāllaikā sekot līdzi līgumu izpildes statusam un finanšu rādītājiem, tādējādi atvieglojot pāreju uz ex‑post uzraudzību un vērtībās balstītiem iepirkumiem. Pasūtītājiem tas nozīmē gan jaunu reputācijas risku (jo līgumu dati kļūs publiski), gan iespēju ar datu palīdzību pierādīt efektivitāti un pamatot saimnieciski visizdevīgāko piedāvājumu izvēli.
No Excel uz automatizētu risinājumu: akordalgas lietotne
Rīgas Austrumu klīniskās universitātes slimnīcas pieredzes stāsts par akordalgas lietotnes ieviešanu ļoti praktiski parādīja, kā BI risinājumi spēj mainīt ikdienu gan darbiniekiem, gan finanšu un personāla struktūrvienībām. Pirms risinājuma ieviešanas akordalgas aprēķini balstījās daudzos Excel failos un manuālos procesos ar augstu kļūdu risku un lielu laika patēriņu.
Sadarbībā ar The Infotrust izveidotais risinājums Qlik platformā nodrošina automatizētu datu ielādi, standardizētu aprēķinu loģiku un uzticamas atskaites grāmatvedībai, skaidri nodalot konfigurāciju failus un datu modeli. Rezultātā darbiniekiem ir vairāk laika datu analīzei, mazāks kļūdu risks un caurspīdīgāks atalgojuma process – BI šeit kalpo ne tikai kā atskaišu rīks, bet arī kā aprēķinu un kontroles mehānisms.
Prezentācija pieejama šeit.
No rezultātiem līdz datiem: Outcome-driven pieeja darbā ar veselības aprūpes datiem
Marina Truhanova prezentācijā “No rezultātiem līdz datiem” piedāvāja spēcīgu metaforu – BI ir “spogulis” kontrolei un atbilstībai, bet patiesā “svira” uzlabojumiem ir outcome-driven pieeja, kur dati kalpo konkrētiem lēmumiem, scenārijiem un prioritātēm. Tā vietā, lai sāktu ar KPI (“Ko dati rāda?”), pieeja sākas ar vēlamo rezultātu: definē situāciju, rezultātu, lēmumu, jautājumus un tikai tad izvēlas datus. Tas palīdz izvairīties no “analysis paralysis” – pārāk daudz datu, bet maz rīcības.
Praktiskos piemēros tika rādīts, kā šī pieeja darbojas: operāciju zāļu noslodzes optimizācijā (izmainīt grafikus pa dienām?), pacientu reģistrācijas gaidīšanas laika samazināšanā (papildu personāls vai digitāla sistēma?) vai projektu prioritizēšanā (kur lielākie zaudējumi un ieguvumi?). Rezultātā vadība un analītiķi kļūst par lēmumu partneriem, fokusējoties uz ietekmi, nevis tikai tendencēm.
Prezentācija pieejama šeit.
Paneļdiskusija: no datu disciplīnas līdz MI kultūrai
Diskusijā eksperti vienojās, ka viens no kritiskākajiem priekšnoteikumiem MI un BI izmantošanai ir kvalitatīvi, sakārtoti dati un skaidri definēti procesi. Tika uzsvērts, ka daudzsološas iespējas ir ne tikai radioloģijā un EEG analīzē, bet arī iepirkumos, personalizētā noslodzes plānošanā, zvanu centru automatizācijā un nestrukturēto tekstu (ārstu pierakstu) analīzē.
Dalībnieki vairākkārt atgriezās pie jautājuma – kā panākt, lai MI radītu efektivitāti, nevis tikai “saražotu vairāk”. Iestādēm būs jāizstrādā MI izmantošanas stratēģijas, jāievieš iekšējās kārtības noteikumi un jāveido izpratne, ka MI ir palīgs, nevis lēmumu pieņēmējs – atbildība par klīniskajiem lēmumiem paliek veselības aprūpes speciālistam, līdzīgi kā tas ir ar citām diagnostikas iekārtām. Labs salīdzinājums ir rentgens, tas palīdz konstatēt lūzumu, bet lēmumu par ārstēšanu pieņem ārsts. Līdzīgi būs ar MI risinājumiem, tie būs palīgi, bet lēmuma pieņemšana arvien paliks profesionāļu atbildība.
Liela loma tika piešķirta arī kultūrai un izglītībai: apmācībām par MI pamatprincipiem, “iekšējiem līderiem”, kas iedrošina kolēģus, un valdes atbalstam, lai identificētu jomas, kur MI un BI var dot vislielāko ieguldījumu. Diskusijas noslēgumā kļuva skaidrs – nākamais solis daudzās iestādēs būs skaidri nodefinēt prioritāros rezultātus, kurus ar datu un MI palīdzību vēlas sasniegt tuvāko gadu laikā.
In English:
From KPIs to Value: BI and Agentic AI Trends in Healthcare
The event “BI Solutions for Healthcare: Trends, Solutions, Experience” confirmed that Latvian healthcare institutions are ready to take the next step—from reports and KPI “mirrors” to data-driven decision-making, forecasting, and practical AI solutions in daily operations. Over 80 healthcare professionals discussed how business intelligence (BI) solutions and artificial intelligence (AI) are already helping save time, resources, and improve patient care today, as well as the homework still needed in data quality, processes, and public procurement.
BI and Healthcare Industry Trends
Māris Svilāns’ presentation highlighted a clear shift “from KPIs to value”: the goal is no longer just to measure bed occupancy or patient flow, but to use data to change processes and actually reduce mortality, waiting times, and costs. As emphasized in international examples, the biggest gains occur when hospitals stop “optimizing tables” and start leading what creates real value for the patient—process quality, safety, and timely care.
The presentation demonstrated how BI and predictive analytics help forecast no-show risks, optimize patient flow and staff load, and reduce downtime for critical equipment. At the same time, the transition to an outcome-driven approach was emphasized—BI solutions must serve decisions and scenario comparisons, not just control and compliance.
Agentic AI and New AI Opportunities
The event placed significant attention on modern AI capabilities, including Agentic AI—systems that not only answer questions but can go through multiple steps in sequence and become an active assistant in decision-making. It was demonstrated how Qlik Answers allows asking business questions in Latvian, receiving answers from existing data and documents, while Qlik Predict offers forecasts, for example, on hospitalization duration or appointment cancellation risk.
Agentic AI was shown as the “next layer” on top of existing BI apps—using the same data that serves reports today, tomorrow they can support automated workflow scenarios, reminders, and alerts. Thus, investments in hospital information systems, ERP, and data analytics gain double value—they become the foundation for AI use without needing to start “from scratch”.
Presentation from the event available here.
Contract Execution App and Public Procurement Reform
Ārija Vecmane, Head of Procurement Department at Children’s Clinical University Hospital, presentation on amendments to the Public Procurement Law marked a significant focus shift—from process “correctness” to results and value for society. The reform’s goal is to reduce formalism and bureaucracy, simplify exclusion rules, strengthen centralization, and ensure full digitalization of the contract lifecycle, starting with data on contract execution from the first euro.
Presentation from the event available here.
In this context, the Contract Execution App developed by Infotrust was also demonstrated, which allows real-time tracking of contract execution status and financial indicators, thereby facilitating the transition to ex-post monitoring and value-based procurement. For procurers, this means both a new reputational risk (as contract data becomes public) and the opportunity to prove efficiency with data and justify the economically most advantageous offer selection.
From Excel to Automated Solution: Accrued Wages App
The Riga Eastern Clinical University Hospital’s experience story on implementing the accrued wages app practically showed how BI solutions can change everyday life for both employees and finance and HR units. Before the solution’s implementation, accrued wages calculations relied on numerous Excel files and manual processes with high error risk and significant time consumption.
The solution created in collaboration with The Infotrust on the Qlik platform provides automated data loading, standardized calculation logic, and reliable reports for accounting, clearly separating configuration files and the data model. As a result, employees have more time for data analysis, lower error risk, and a more transparent payroll process—BI here serves not only as a reporting tool but also as a calculation and control mechanism.
Presentation available here.
From Results to Data: Outcome-Driven Approach in Healthcare Data Work
In Marina Truhanova’s presentation “From Results to Data,” a powerful metaphor was offered—BI is a “mirror” for control and compliance, but the true “lever” for improvements is the outcome-driven approach, where data serves specific decisions, scenarios, and priorities. Instead of starting with KPIs (“What do the data show?”), the approach begins with the desired result: define the situation, result, decision, questions, and only then select the data. This helps avoid “analysis paralysis”—too much data, but little action.
Practical examples showed how this approach works: optimizing operating room load (change schedules by days?), reducing patient registration waiting time (additional staff or digital system?), or prioritizing projects (where are the biggest losses and gains?). As a result, management and analysts become decision partners, focusing on impact rather than just trends.
Presentation available here.
Panel Discussion: From Data Discipline to AI Culture
In the discussion, experts agreed that one of the most critical prerequisites for using AI and BI is high-quality, organized data and clearly defined processes. It was emphasized that promising opportunities are not only in radiology and EEG analysis but also in procurement, personalized load planning, call center automation, and unstructured text (doctors’ notes) analysis.
Participants repeatedly returned to the question—how to ensure AI creates efficiency, not just “produces more.” Institutions will need to develop AI usage strategies, introduce internal regulations, and build understanding that AI is an assistant, not a decision-maker—responsibility for clinical decisions remains with healthcare professionals, similar to other diagnostic equipment. A good comparison is an X-ray; it helps detect a fracture, but the treatment decision is made by the doctor. Similarly, AI solutions will be assistants, but decision-making will always remain the professionals’ responsibility.
A significant role was also given to culture and education: training on AI basics, “internal leaders” who encourage colleagues, and board support to identify areas where AI and BI can provide the greatest contribution. At the end of the discussion, it became clear—the next step for many institutions will be to clearly define priority results they want to achieve with data and AI assistance in the coming years.
***
