Blog: "Met AI zorgkosten voorspellen en kwaliteit verbeteren"

8 minuten lezen
  • Corporate
  • Integrale zorg
Jeroen Adema
Geschreven door
Jeroen Adema
Coördinator Datalab
‘Er wordt veel goeds gedaan met AI. Kijk maar naar het onderzoek dat Paul Elbers van Amsterdam UMC startte waarbij machine learning wordt ingezet in de strijd tegen het coronavirus.’

"Hoe houden we in Nederland de stijgende zorgkosten in de hand terwijl wij goede zorg blijven leveren? En hoe maken we de kosten inzichtelijk? Dat zijn belangrijke aandachtsgebieden van zorgaanbieders en zorgverzekeraars. Technologische ontwikkelingen zoals Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning bieden mogelijkheden om ontwikkelingen nog beter inzichtelijk te maken. In het Datalab van Vektis leren en experimenteren we hiermee, samen met onze zorgpartners.

Dankzij AI, kunnen we een computer van alles laten doen waarvan wij eerder dachten dat het niet mogelijk was. En de grenzen worden steeds verder verlegd. Waar mensen leren van ervaringen, leren computers van trends uit data. Dat heet machine learning. Een computer zoekt naar patronen en verbanden in data en kan zo voorspellingen doen. Algoritmen worden op steeds meer terreinen beter dan mensen in dit soort zaken. Een algoritme kan rekening houden met enorm veel datapunten en tienduizenden casussen tegelijkertijd analyseren. Dit biedt veel kansen voor het betaalbaar houden van goede zorg.

Data uit verleden bieden inzicht in toekomst

Bij Vektis brengen we de ontwikkelingen in de gezondheidszorg in kaart. We baseren ons daarbij op data afkomstig van declaraties uit de Zorgverzekeringswet en Wet langdurige zorg. En daar zijn we goed in. Onze data zijn betrouwbaar en allerlei zorgpartijen gebruiken de processen en inzichten die daaruit voorkomen. Maar waar we tot nu toe vooral terugkeken naar ontwikkelingen in het verleden, bieden onze data in combinatie met AI nu ook inzichten om toekomstig zorggebruik te voorspellen.

In ons Datalab verkennen we deze mogelijkheden. Onze data scientisten werken in co-creatie met zorgpartijen om te zien welke informatie er nog meer uit onze declaratiedata te halen is en welke impact we hiermee kunnen maken. Zo hebben we samen met Zilveren Kruis een model voor de wijkverpleging ontwikkeld waardoor het mogelijk is om de behoefte aan deze zorg beter te voorspellen. Door beter zicht te krijgen op de behoefte aan wijkverpleging, kan een verzekeraar beter anticiperen op hoeveel zorg er nodig is.

Menselijke inbreng blijft essentieel

AI maakt het mogelijk om mooie dingen te doen. En daarom staat AI hoog op de agenda bij Vektis. In feite kunnen we nu al heel veel voorspellen. Maar tegelijkertijd constateren we dat je de plank flink kunt misslaan wanneer je je conclusies baseert op data alleen. Een menselijke inbreng blijft essentieel, om de resultaten zorgvuldig te nuanceren en te interpreteren. Daarom werken we in het Datalab altijd samen met de klant.

AI wordt in science fiction-films nog wel eens neergezet als een alwetend algoritme dat de mensheid gaat vervangen. Dit klinkt eng en dat is goed voor de verkoop van bioscoopkaartjes. In werkelijkheid zijn die algoritmes lang niet zo slim. Ze kunnen trends berekenen door middel van statistiek, maar een algoritme met een bewustzijn en echte intelligentie bestaat simpelweg niet. Helaas zien we hierdoor dat nog veel partijen AI in de zorg als een gevaar zien. Terwijl er ook enorm veel goeds mee gedaan kan worden. Kijk maar naar het onderzoek dat Intensivist Paul Elbers van het Amsterdam UMC startte waarbij medisch specialisten en datawetenschappers machine learning inzetten in de strijd tegen het coronavirus.

Laten we daarom vooral met elkaar kijken naar de mogelijkheden van AI om de zorg verder te verbeteren in te zetten voor goede zorg!"

Lees ook de ervaringen van Raedelijn, IKNL en VGZ met ons Datalab.