Het meten van uitkomsten van de zorg zou tot betere zorg moeten leiden, en wel via twee sporen. In de eerste plaats kunnen we de gemeten uitkomsten vergelijken met onszelf in ​​​​​​de tijd. Hiermee monitoren we of onze uitkomsten in de tijd verbeteren of verslechteren. Daarnaast kunnen we de uitkomsten vergelijken met andere centra, als aan een aantal voorwaarden rond de datakwaliteit, definities en analyse is voldaan. Uiteenlopende uitkomsten tussen centra voor vergelijkbare patiëntgroepen geven aanleiding om met elkaar in gesprek te gaan over de behandelprocessen.

Deze nieuwe kennis wordt ingezet om het zorgproces te verbeteren. Zo leren we van elkaar. De nieuwe kennis is het vliegwiel om verbetercycli in het Erasmus MC in gang te zetten.

Het tweede spoor is het spoor van de 'big data': ​​​​​doordat wereldwijd uitkomsten, patiëntkarakteristieken en proces-indicatoren worden gemeten wordt een enorme database opgebouwd met gegevens over de zorg. Dit maakt het mogelijk om predictiemodellen te maken. Een predictiemodel is een model dat inzicht geeft in de verwachte uitkomsten op basis van een aantal voorspellende factoren. Deze modellen helpen de arts en de patiënt om beter geïnformeerd een besluit te nemen over de in te zetten behandeling.