Meerwaarde van datagedreven werken in de ggz

“Veel tijd van professionals van GGzE  gaat op aan het doorspitten van dossiers,” vertelt Ilja. “Bijvoorbeeld een basispsycholoog die 500 pagina’s moet lezen om historische gegevens te verzamelen voor risicotaxatie. Met een computer kan dat veel sneller en efficiënter, mits het model goed is getraind.” Dankzij data-analysetechnieken kan een computer de juiste informatie uit dossiers halen en overzichtelijk presenteren. De psycholoog beoordeelt vervolgens de informatie, wat tijd vrijmaakt voor andere cliënten. 

Dit is een concreet voorbeeld van hoe datascience en AI professionals kan ontlasten, waardoor er meer tijd is voor directe zorg. Bovendien kan een efficiëntere werkwijze bijdragen aan het oplossen van capaciteitsproblemen in de zorg. 

Een ander belangrijk voordeel van datagedreven werken is het verkrijgen van inzicht in de effectiviteit van behandelingen. “Bij GGzE verzamelen we al jarenlang gegevens, zoals routine outcome monitoring (ROM),” legt Ilja uit. “Deze data gecombineerd met gegevens uit het elektronisch patiëntendossier (EPD) biedt kansen om te analyseren welke behandelingen werken en waarom. Dit kan ons helpen om behandelingen verder te verbeteren en beter af te stemmen op de behoeften van onze cliënten.” 

Door patronen in de data te herkennen, kunnen onderzoekers bijvoorbeeld zien welke factoren bijdragen aan herstel. Dit stelt de instelling in staat om behandelingen niet alleen efficiënter, maar ook effectiever te maken. “We willen niet alleen weten welke jongeren of cliënten opknappen, maar ook waarom ze opknappen. En belangrijker nog: waarom anderen dat niet doen.” 

Een van de meest innovatieve toepassingen van datascience is het voorspellen van behandeluitkomsten. Door gebruik te maken van data van cliënten die de behandeling al hebben afgerond kunnen modellen worden ontwikkeld die helpen bij het maken van keuzes voor nieuwe cliënten. “Het zou een grote vooruitgang zijn als we bij de intake al een beter idee hebben welke behandeling het meest geschikt is voor een cliënt met een bepaald profiel,” zegt Ilja. 

Hoewel deze toepassingen nog in ontwikkeling zijn, bieden ze volgens Ilja een blik op de toekomst: “Het helpt ons om eerder in te grijpen en behandelingen sneller aan te passen. Dat is niet alleen efficiënter, maar ook beter voor de cliënt.” 

Tekst gaat verder onder afbeelding.

Om deze innovaties mogelijk te maken, investeert GGzE in kennis en expertise. Ilja volgt momenteel een opleiding in datascience en AI. “Mijn opleiding bestaat uit drie delen. In het laatste jaar, dat nu begint, werk ik aan een opdracht bij GGzE, met begeleiding van experts van EAISI (Technische Universiteit Eindhoven) en ons datascience-team,” vertelt zij. Een van de projecten waar Ilja aan werkt, is de ontwikkeling van de ‘briljante basispsycholoog’: een professional die dankzij data sneller en efficiënter kan werken. 

Een belangrijke uitdaging bij datagedreven werken is de privacy van cliënten. Hoe waarborg je de veiligheid van gegevens? “De gegevens die we gebruiken, blijven altijd binnen de omgeving van GGzE. Als gegevens van cliënten gebruikt worden voor onderzoek, worden deze altijd gecodeerd met een nummer voordat ze worden geanalyseerd,” benadrukt Ilja. Bovendien worden er strikte protocollen gevolgd om de integriteit van de data te waarborgen. 

Bij GGzE is datagedreven werken niet slechts een modewoord, maar een concrete strategie om zorg te verbeteren. Het biedt kansen om efficiënter te werken, behandelingen te optimaliseren en cliënten sneller en beter te helpen. Tegelijkertijd vraagt het om zorgvuldigheid en oog voor ethiek. 

“We staan pas aan het begin van deze reis, maar de mogelijkheden zijn enorm. Het gaat erom dat we technologie inzetten voor wat echt telt: betere zorg voor onze cliënten,” besluit Ilja.