Waar ik in de zorg aan werk
De rode draad: van registratie naar besluit. Zorgorganisaties leggen enorm veel vast, maar dat wat vastgelegd is, is zelden meteen bruikbaar om een keuze op te baseren. Daar zit mijn werk.
- Uitkomstgerichte zorg en value-based healthcare. Uitkomsten en kosten per zorgtraject inzichtelijk maken, zodat een vakgroep een gesprek kan voeren over wat het oplevert voor de patiënt — niet alleen over productie.
- Kwaliteitsregistraties en verplichte aanleveringen. Aanleveringen automatiseren en controleren, zodat de deadline geen jaarlijkse crisis meer is.
- Kostprijs- en tariefonderzoek. Rekenmodellen voor WLZ, WMO en ziekenhuiszorg, gebouwd zodat scenario's doorgerekend kunnen worden zonder dat iemand een formule sloopt.
- Capaciteit en processen. Doorlooptijden op de spoedeisende hulp, bedbezetting, planning in de wijkverpleging.
- Marktanalyse en beleid. Waar zit de zorgvraag, hoe ontwikkelt die zich, en wat betekent dat voor je regio of je gemeente.
Waarom een consultant met zorgervaring uitmaakt
Een goede data-analist zonder zorgervaring loopt in dit veld op voorspelbare plekken vast. Een DBC is geen behandeling. Een ligduur van nul dagen betekent niet dat het snel ging. Een registratie die op afdeling A netjes wordt bijgehouden, wordt op afdeling B anders geïnterpreteerd. En een uitkomst die statistisch mooi is maar klinisch niet uitlegbaar, verdwijnt in een la.
Ik heb als data scientist gewerkt binnen innovatie en wetenschap van een topklinisch ziekenhuis, als data-aanspreekpunt voor een platform dat gestructureerde zorgdata ophaalt bij ziekenhuizen in de Benelux, en als marktanalist bij een VVT-organisatie. Daardoor weet ik welke vragen ik moet stellen voordat ik iets ga bouwen — en wanneer ik een arts of verpleegkundige aan tafel moet vragen in plaats van nog een keer in de data te duiken.
Voor het ministerie van VWS en een landelijk zorginstituut werkte ik aan de andere kant van dezelfde keten: de landelijke verwerking en de beleidsmatige doorvertaling.
Omgaan met patiëntgegevens
Het uitgangspunt is simpel: zo min mogelijk gegevens, zo dicht mogelijk bij de bron. In de praktijk betekent dat:
- Werken met gepseudonimiseerde of geaggregeerde data waar dat kan — wat vaker kan dan mensen denken.
- Verwerking binnen jouw eigen omgeving wanneer gegevens het pand niet uit mogen, met code die daar draait in plaats van data die naar mij toe komt.
- Een verwerkersovereenkomst voordat ik iets aanraak, en meedenken over de DPIA als die nodig is.
- Applicaties op Europese infrastructuur of je eigen servers, nooit op een omgeving waar je geen zeggenschap over hebt.
Ik ben geen jurist en doe niet alsof. Wel weet ik uit ervaring welke oplossing de functionaris gegevensbescherming waarschijnlijk gaat goedkeuren en welke niet, wat een hoop heen-en-weer scheelt.
Case: uitkomsten zichtbaar maken op de werkvloer
Van losse registratie naar een gesprek over uitkomsten
Binnen een topklinisch ziekenhuis wilde men uitkomstgerichte zorg verder brengen dan een projectplan. De data was er wel: registraties, vragenlijsten, doorlooptijden. Maar die zaten in verschillende systemen, met definities die per vakgroep verschilden, en elke analysevraag betekende opnieuw handmatig samenvoegen. Vakgroepen kregen daardoor hooguit een paar keer per jaar iets te zien, en dan vaak te laat om er nog op te sturen.
Samen met de betrokken vakgroepen hebben we per zorgtraject vastgelegd wat een uitkomst nu eigenlijk is en hoe die uit de bronsystemen komt. Daarna is die logica in code vastgelegd, zodat de berekening reproduceerbaar werd, en zijn de resultaten teruggebracht naar één plek waar de vakgroep zelf kan kijken. De trajecten liepen uiteen van de spoedeisende hulp en de NICU tot melanoomzorg en hand-polstherapie.
Resultaat: uitkomsten die eerder ad hoc en achteraf werden samengesteld, zijn nu doorlopend beschikbaar en herleidbaar tot de bron. Daarmee verschoof het overleg van discussie over de cijfers naar discussie over de zorg.
Werkvormen en tarieven
| Vorm | Wanneer past dit | Prijs |
|---|---|---|
| Data scientist op projectbasis | Een analysevraag of onderzoekstraject met een duidelijk eindpunt. | €110per uur |
| Vaste dag(en) per week | Structurele versterking van een team informatiemanagement, kwaliteit of innovatie. | op aanvraag |
| Rekenapplicatie of dashboard | Kostprijsmodel, scenariotool of rapportage die zorgprofessionals zelf gebruiken. | vanaf €2.000 |
| Second opinion | Een analyse, model of leveranciersvoorstel dat je onafhankelijk wilt laten toetsen. | €110per uur |
Bedragen zijn exclusief btw. Voor rekentools en scenariomodellen bouw ik meestal een R Shiny-applicatie, omdat zorgprofessionals daarmee zelf kunnen rekenen in plaats van alleen kijken.
Veelgestelde vragen
Werk je ook voor gemeenten en het sociaal domein?
Ja. Onder meer een scan naar datagedreven werken in het sociaal domein bij een Gelderse gemeente, en tariefonderzoek voor WMO-voorzieningen. De vraagstukken lijken op die in de zorg: veel registratie, weinig sturing.
Kun je met ons EPD of bronsysteem overweg?
Ik werk met wat eruit komt: exports, databaseviews, API's of gestructureerde aanleveringen. Het bronsysteem zelf is zelden het probleem — de definities eromheen wel.
Doe je ook wetenschappelijk onderzoek?
Ik ondersteun onderzoekstrajecten met data-analyse en applicaties, en heb dat binnen een ziekenhuis vanuit innovatie en wetenschap gedaan. De klinische en methodologische verantwoordelijkheid blijft bij de onderzoekers.
Kunnen we klein beginnen?
Dat heeft mijn voorkeur. Een paar dagen om je huidige situatie door te lichten levert bijna altijd een concrete eerste stap op, en je weet daarna of de samenwerking bevalt voordat je er meer in steekt.