Deze masterproef biedt een beschrijvende analyse van orthopedische infecties bij patiënten die zijn behandeld in het Universitair Ziekenhuis Gent (UZ Gent). Orthopedische infecties zijn infecties die de botten en gewrichten aantasten. Deze infecties treden vaak op als complicatie na een operatie, maar kunnen soms ook spontaan optreden. We onderzoeken de patiënt karakteristieken en het zorgtraject met daarbij de middelen die zijn ingezet voor de diagnose en behandeling. Dit omvat een gedetailleerde bespreking van gebruikte diagnostische technieken, de soort geïdentificeerde bacteriën, het gebruik van antibiotica en de uitgevoerde chirurgische ingrepen, evenals de behandelingsuitkomsten. Een belangrijk onderdeel van deze studie is de identificatie van problemen bij de gegevensverzameling. We stuiten op uitdagingen zoals de ongestructureerde gegevensregistratie in het Elektronisch Patiënten Dossier (EPD), een digitale verzameling van medische informatie van de patiënt. Ook is de opvolging van patiënten vaak onvoldoende. Dit leidt tot onvolledige of onduidelijk informatie, wat de betrouwbaarheid van de data beïnvloedt. Het is vaak onduidelijk of patiënten infectievrij zijn of wat de oorzaak van overlijden is. Deze studie legt de noodzaak bloot voor een verbeterde, consistente registratie in het EPD, zodat toekomstige analyses betrouwbaarder en efficiënter kunnen worden uitgevoerd. Daarnaast vormt deze studie een eerste aanzet tot een gedetailleerde epidemiologische beschrijving van orthopedische infecties in een Belgische ziekenhuissetting. Het gebrek aan vergelijkbare studies in andere West-Europese ziekenhuizen benadrukt het belang van deze bevindingen als basis voor verdere regionale en internationale vergelijkingen. Zorgorganisaties kunnen worden aangemoedigd om hun eigen gegevens te analyseren, wat waardevolle inzichten kan opleveren voor het ontwikkelen van preventieve maatregelen en gerichte behandelplannen. Door deze uitdagingen aan te kaarten, hopen we ook de aandacht te vestigen op de rol van artificiële intelligentie (AI) in dataverwerking. AI kan een significante bijdrage leveren aan de optimalisatie van zorgprocessen, mits de data betrouwbaar en gestructureerd zijn. Daarom doen we een oproep tot verbetering van de dagelijkse dataregistratie in het EPD, zodat toekomstige onderzoeksmogelijkheden worden verruimd en de patiëntenzorg verder geoptimaliseerd kan worden.