Slimmer plannen in de zorg met AI: praktijkonderzoek naar de impact, implementatie en opschaling

Aanbieders van langdurige zorg staan onder grote druk. Enerzijds hebben zij te maken met grote personeelstekorten, anderzijds stijgt de zorgvraag. Om de houdbaarheid van het zorgsysteem te waarborgen, is het noodzakelijk om zorgprocessen slimmer en efficiënter in te richten. Slimmer capaciteitsmanagement lijkt een kansrijke oplossing. Planning op basis van AI-gebaseerde software, kan hierin een belangrijke rol spelen. Dit praktijkgerichte implementatieonderzoek genereert in de waarde van AI-planningssoftware in de dagelijkse zorgpraktijk van de VVT, en in de factoren die succesvolle implementatie en opschaling bevorderen of belemmeren.

Onze doelstelling is om met praktijkgericht implementatieonderzoek inzicht te verkrijgen in de waarde van AI-gebaseerde planningssoftware in de dagelijkse zorgpraktijk van de VVT (intramuraal en extramuraal), en in factoren die succesvolle implementatie en opschaling bevorderen of belemmeren.

De bijbehorende hoofdvraag luidt:

Wat is de waarde van AI-gebaseerde planningssoftware in de VVT, en welke factoren beïnvloeden de succesvolle implementatie en opschaling ervan?

We voeren dit project uit met twee HAN-lectoraten: Logistiek in een Vitale Samenleving en Digitale Transformatie in de Revalidatiezorg.

Software: TONOS Care

De focus in dit project ligt op het proces Planning met AI-software. Het praktijkgerichte implementatieonderzoek vindt plaats bij verschillende zorgaanbieders die gebruik maken van een door Digizo goedgekeurde planningsapplicatie, TONOS Care. Deze applicatie wordt inmiddels ingezet bij 37 zorgaanbieders en ±145 teams, die ±1800 cliënten bedienen in zowel de extramurale thuiszorg als intramurale woonzorg. De applicatie ondersteunt planners bij het berekenen van slimme dienstenpatronen (tactisch plannen) en routes (taken toewijzen aan diensten, operationeel plannen) op basis van verwachte zorgvraag en beschikbare capaciteit. Het roosteren (koppelen van medewerkers aan diensten) gebeurt vervolgens in het eigen roosterpakket van de organisatie.

Methode

We meten in hoeverre dienstenplanningen verbeteren op het vlak van overeenstemming tussen zorgvraag en zorgaanbod, benodigde capaciteit, reistijd en werklastverdeling tussen diensten. We berekenen ook de kostenimpact van de efficiencyslag die met slimmer capaciteitsmanagement kan worden behaald. Daarnaast doen we survey-onderzoek en houden we interviews onder zowel gebruikers van de AI-planningssoftware met AI als zorgaanbieders die na verkenning de planningssoftware niet in gebruik hebben genomen.

De potentie van AI-gebaseerde planningssoftware in de zorg is groot. Tot nu toe zijn er echter weining praktijkvoorbeelden die de effecten en ervaringen hiervan inzichtelijk maken. Met dit project beogen we aanvullend bewijs te verzamelen via implementatieonderzoek. We halen praktijkvoorbeelden op die zowel kwantitatieve inzichten (meetbare effecten en kostenimpact) als kwalitatieve inzichten (ervaringen van stakeholders, kansen en barrières voor bredere toepassing) opleveren over de waarde van AI-gebaseerde planningssoftware.