Ingrediënten voor een innovatief datalab

Transcriptie

1 Ingrediënten voor een innovatief datalab

2 Hoeveel tijd neemt jouw organisatie voor innovatie en vernieuwing?? 2

3 Waar zit als organisatie je budget en je waarde? Vandaag Budget Morgen Overmorgen Peter Hinssen: waarde creatie model 10 oktober

4 Waar zit als organisatie je budget en je waarde? Vandaag Budget Morgen Overmorgen Peter Hinssen: waarde creatie model Lange termijn waarde 10 oktober

5 Waar zit als organisatie je budget en je waarde? SOY Vandaag Budget Morgen Overmorgen Negatieve waarde Peter Hinssen: waarde creatie model Lange termijn waarde 10 oktober

6 Agenda 1 Wat doet Vektis? 2 Data science en de opzet van het datalab 3 Een sprint in de praktijk 4 Toekomst en key learnings 6

7 Agenda 1 Wat doet Vektis? 2 Data science en de opzet van het datalab 3 Een sprint in de praktijk 4 Toekomst en key learnings 7

8 8

9 We leveren inzichten voor verschillende partijen Alle zorgverzekeraars 100 GGZ instellingen huisartsen 92 ziekenhuizen VNG & gemeenten Overheid Universiteiten & onderzoeksbureaus 9

10 Verschillende blikken, één werkelijkheid 10

11 Wat voor data heeft Vektis? Farmacie Aantal en type geneesmiddelen (ATC) Eerstelijnszorg Huisarts, fysiotherapie, hulpmiddelen, mondzorg, geboortezorg, wijkverpleging Per patiënt Vanaf 2008 Wet Langdurige Zorg Intensieve zorg thuis of in een instelling Geestelijke Gezondheidszorg basis, gespecialiseerd, langdurig diagnose, behandeling en verblijf Ziekenhuiszorg Diagnose, behandeling en zorgtraject 11

12 Wat voor data heeft Vektis? Bevalling in een ziekenhuis Behandeling fysiotherapie lage rug mensen 10+ zorgsoorten prestaties 8+ jaar Behandeling alcohol verslaving Opname op spoedeisende hulp 10 oktober

13 1 Wat doet Vektis? 2 Data science en de opzet van het datalab 3 Een sprint in de praktijk 4 Toekomst en key learnings 13

14 Maar wat is Data Science? 10 oktober

15 Analytics is een continue schaal Complex 5 6 ADVISEREND MODEL Welke volgende stap is de beste VOORSPELLEND Wat gaat er gebeuren 4 STATISTISCH ONDERZOEK Waarom is het gebeurd 3 DRILL-DOWN Verkennen van de vraag 2 AD-HOC CIJFERS Hoe veel, hoe vaak, waar, etc 1 STANDAARD RAPPORTAGES Wat is er gebeurd Automatisch 15

16 Data Science omvat drie domeinen 16

17 10 oktober

18 Data science omvat veel technieken 18

19 Waarom een datalab? Van vertellen wat er is gebeurd, naar voorspellen wat er gaat gebeuren Verleden Toekomst 10 oktober

20 Doelen uit het datalab Hoger doel De zorg vooruit helpen met meer inzichten uit onze data te halen, door vernieuwing op het gebied van machine learning en een intensievere samenwerking met onze klanten Pijlers Echte Focus Integrale zorg Data Science Co-creatie 20

21 Hoe ziet zo n datalab er eigenlijk uit? 21

22 Het gehele team werkt drie weken voltijd aan hetzelfde onderzoek Sprint 1 Sprint 2 Sprint 3 Buffer Buffer Buffer

23 Het team bestaat uit meerdere disciplines Klant Geeft context en neemt beslissingen Data Scientists Uitvoeren van analyse, meedenken vanuit data Coördinator Prikkelt team, verzamelt inzichten 10 oktober

24 Wat vragen we van de klant? Commitment Zeggenschap Implementatie Twee halve dagen per week fysiek aanwezig, daarnaast goed bereikbaar via telefoon/whatsapp De klant kent de onderzoeksvraag goed en kan bepalen welke richting het team op moet. De klant zet zich bij een positief resultaat in om het te implementeren in de organisatie 24

25 Hoe maak je de meeste snelheid? Lineare strategy Brainstorm Dataprep Analyse Evaluatie versus Agile strategy Brainstorm Dataprep Brainstorm Dataprep Brainstorm Dataprep Brainstorm Dataprep Brainstorm Dataprep Evaluatie AnalyseEvaluatie AnalyseEvaluatie AnalyseEvaluatie AnalyseEvaluatie Analyse 10 oktober

26 Een datalab sprint is nogal eens een emotionele rollercoaster 26

27 Bekijk een resultaat nooit alleen vanuit data IJs verkoop Europa Causaliteit of correlatie? Verdrinkingen in Europa 27

28 If you torture the data long enough, it will confess to anything (Ronald Coase, Economist) 10 oktober

29 3 tips om verkeerde interpretatie te voorkomen Valideer je resultaat Evalueer met experts Begrijp je data 10 oktober

30 Agenda 1 Wat doet Vektis? 2 Data science en de opzet van het datalab 3 Een sprint in de praktijk 4 Toekomst en key learnings 30

31 Drie voorbeelden van gerealiseerde sprints Polyfarmacie: invloed van medicijncocktails op complicaties Patient Journey: invloed van genoten zorg op outcome Zorgkosten: regionaal zorggebruik van de toekomst 31

32 Praktijkcasussen zijn verwijderd ivm privacy 10 oktober

33 Agenda 1 Wat doet Vektis? 2 Data science en de opzet van het datalab 3 Een sprint in de praktijk 4 Toekomst en key learnings 33

34 Het groeipad van ons datalab de komende tijd Meer investeren in het meenemen van de rest van de organisatie Naar productie: realisatie API en beheer inrichten Externe data benutten en meer samenwerken (bv ziekenhuizen) 34

35 Key learnings voor een innovatief datalab 01 Meters maken ipv praten Begin met een klein team en doe ervaring op. De vliegende start bestaat niet als je niet begint. 02 Durf fouten te maken Verwacht niet direct bruikbare resultaten, maar laat het team leren. Met nieuwe ervaring wordt elke sprint beter. 03 Focus op toepasbaarheid Welke techniek je nodig hebt, leer je door meters te maken. Focus liever op de resultaten dan op welke hardware je nodig hebt. 04 Doe het samen Betrek je eindklant en zorg ervoor dat het team naast data expertise ook creatief kan denken en resultaten kan uitleggen. 35

36 Bedankt! Vragen? Jeroen Adema Datalab Vektis T E datalab@vektis.nl