Datagedreven werken in de zorg: van dashboard tot domotica

Data-gedreven werken is inmiddels een bekende term in de zorg. Toch blijft het in de praktijk vaak bij een ambitie of een los dashboard, terwijl de potentie veel groter is. Slim gebruik van data kan niet alleen helpen bij sturing en verantwoording, maar ook bij het verbeteren van zorgprocessen, het voorkomen van incidenten én het ontlasten van medewerkers.

De kracht zit in de vertaalslag van cijfers naar actie. En die begint op meerdere plekken.

Deel 1: Van dashboards naar sturing – data uit je ECD

Veel zorgorganisaties beschikken over een ECD, zoals ONS Nedap. Vanuit dat systeem worden dashboards gegenereerd: over productie, zorgplanonderdelen, cliënttevredenheid of meldingen. Maar wat doe je ermee?

Echte data-gedreven zorg begint bij het stellen van de juiste vragen.

• Waar verliezen we capaciteit?
• Hoe loopt de facturatie t.o.v. geleverde zorg?
• Welke teams presteren boven verwachting – en waarom?
• Waar liggen risico’s op verzuim of uitstroom?

Platforms zoals die van Qlik (QlikView/Qliksense) maken dit concreet. Zij bouwen op ECD-data en koppelen dit aan o.a. financiën, HR of cliëntprofielen. Maar steeds vaker zie je dat zorgorganisaties hier meer eigen regie op willen.

Dat is waar Power BI een grotere rol speelt.

Van standaard dashboards ga je naar eigen rapportages, afgestemd op jouw strategie. Geen black box meer, maar controle over wat je meet, hoe je het presenteert en voor wie. Zelf heb ik ervaren hoe waardevol dat is: je kunt het verhaal achter de cijfers echt begrijpen enn vertalen naar actie.

Denk aan:

• Grip op omzet & facturatie
• Inzicht in onbenutte uren of overcapaciteit
• Voorspellende signalen van personeelstekorten

Het verschil zit niet in nóg meer data, maar in het slimmer inzetten van wat je al hebt.

Inzichten uit de leefomgeving – data via domotica en sensoren

Naast data uit systemen zoals het ECD, ligt er een tweede waardevolle bron: de leefomgeving van cliënten zelf. Met domotica: waarin sensoren en slimme technologie samenkomen, krijg je inzicht in gedrag, kun je risico’s inschatten en eerder signaleren waar zorg nodig is.

Denk aan:

• Iemand die ineens later uit bed komt of veel langer in de badkamer blijft → mogelijk verhoogd valrisico
• Geen beweging in de keuken → risico op ondervoeding
• Afwijkende bewegingspatronen → mogelijke signalen van toenemende kwetsbaarheid of sociale isolatie
• Toename in alarmgedrag → analyse van piekmomenten kan voorspellen wanneer er loze alarmen ontstaan of onnodige looproutes voorkomen kunnen worden

Dit soort inzichten geven zorgteams iets wat ze anders zouden missen: objectieve signalen. Geen afhankelijkheid van wat iemand vertelt of vergeet te melden, maar zicht op het echte gedrag.

Zelf heb ik ervaring met het implementeren van domotica binnen woonvormen, waarbij ik verantwoordelijk was voor de technische inrichting en het begeleiden van zorgteams in het gebruik ervan. De volgende stap? De data gebruiken. Niet als controle-instrument, maar als extra ‘waarnemer’ in de woning.

Met de juiste sensordata en een goede interpretatie kunnen zorgteams hun werkwijze verbeteren, eerder bijsturen en zorg beter afstemmen op wat iemand echt nodig heeft. Bijvoorbeeld door routeplanning aan te passen, toezicht te intensiveren op de juiste momenten, of signalen sneller te herkennen.

En met behulp van AI kun je die data niet alleen lezen, maar ook voorspellen:

• Wanneer een patroon afwijkt van het normale
• Waar risico’s toenemen
• Wanneer actie nodig is, nog vóórdat iemand om hulp vraagt

Maar één ding blijft belangrijk: techniek is ondersteunend, niet leidend. Technologie moet zorg versterken, niet vervangen.

Conclusie

Data-gedreven werken is geen doel op zich, maar een manier om betere zorg te leveren met minder druk. Of het nu gaat om dashboards uit je ECD of signalen uit de woning: de kracht zit in de combinatie van inzicht, context en actie.

Mijn ervaring leert: begin klein, werk met wat je al hebt, en blijf kritisch op wat echt waarde toevoegt.

‍