Dit komt naar voren uit het project ‘Aan de slag met data science in de langdurende zorg’ dat drie zorgorganisaties van de Carante Groep in samenspraak met kenniscentrum Vilans hebben uitgevoerd. De betrokken partijen hebben de belangrijkste do’s en don’t s vastgelegd in een rapport bedoeld om collega-instellingen op weg te helpen.
Harde kennis
Eén van de belangrijkste bevindingen is dat dataverzameling en –analyse nooit een doel op zich mag worden. Hoewel de inzet van data science specifieke, hooggespecialiseerde kennis en kunde vergt, moeten analisten altijd de zorgpraktijk voor ogen houden. “Ik ben zelf productiebeheerder geweest en weet daardoor dat je van data heel enthousiast kan worden”, zegt bestuurder Aukje Reinders van Coloriet, één van de deelnemende organisaties. “Daardoor ga je al snel in op alles wat je vindt en wat er nog meer te vinden is. Maar het heeft geen zin om zomaar harde kennis uit data te halen, zonder dit aan de praktijkkennis te toetsen.”
Boerenverstand
Ervaring, ‘boerenverstand’ en de dagelijkse omgang met cliënten maken dat medewerkers al veel kennis in huis hebben, zo constateren de opstellers van het rapport. “Zodra je resultaten hebt, moet je terug naar de inhoudelijke experts, in dit geval de uitvoerende zorgprofessionals”, zegt BI-consultant Govert de Jong. “Zij kennen immers de inhoud van de informatie en jij niet. Wat voor jou als data-analist opvalt, is voor een medewerker logisch te verklaren. Deze stap is belangrijk om denkfouten in je analyse te voorkomen.” Als gevolg van deze inzichten heeft Carante Groep er voor gekozen om de afdeling business intelligence nog dichter tegen het primaire zorgproces aan te laten werken.
Concrete vraag
Goede data-analyse begint met het formuleren van een concrete vraag of probleemstelling, zo benadrukken de deelnemers aan het project. Ook hier is aansluiting bij de praktijk van wezenlijk belang.
Zo keken alle drie de deelnemende organisaties naar de mogelijke correlatie tussen de stemming en het welbevinden van cliënten, hun slaappatroon en het aantal incidenten. Ook mikten ze op laagdrempeligheid in de dataverzameling, zodat er geen extra handelingen van zorgmedewerkers werden gevraagd. Dit kan bijvoorbeeld door gebruikmaking van de exportfunctionaliteit van een elektronisch cliëntendossier (ECD).
Privacy
Het streven naar maximale aansluiting bij de praktijk brengt wel een dilemma met zich mee in de vorm van privacy-bescherming. “We moesten erbij stilstaan in hoeverre data herleidbaar konden zijn tot individueel cliënt- en medewerkersniveau”, zegt Reiners. “Daarom hebben we besloten om de gegevens van medewerkers te anonimiseren. Zeker omdat na invoering van de AVG in mei 2018 er een nieuwe situatie is ontstaan en hier ook nog geen jurisprudentie over bestaat.”
Een andere uitdaging was het betrekken van alle stakeholders. “Cliënten, medewerkers, mantelzorgers, cliënten- en ondernemingsraad moeten allemaal op de hoogte zijn en hun instemming geven”, zegt projectleider Sebastiaan ten Hove. “Dat vraagt om zorgvuldigheid en veel inspanning in het begin, maar daar profiteer je later weer van.”
Snel schakelen
Dilemma’s als deze onderstrepen dat de inzet van business intelligence BI goed bestuurlijk belegd moet zijn. “Wat goed werkte, was dat er bestuurders in de stuurgroep zaten”, zegt Reinders. “Dit heeft als voordeel dat je snel kunt schakelen. Zo gaat privacy heel vaak het bestuurdersniveau aan. Als bestuurder had ik ook niet zoveel kennis van data science. Door de stuurgroep raakte ik toch goed op de hoogte, waardoor ik beter mijn verhaal in de organisatie kon doen. Verder was het goed dat we het klein hebben gehouden. Hierdoor kun je sneller werken, leren van kinderziektes en zijn de financiële risico’s minder.”
