Het Zuid-Limburgse Zuyderland ziekenhuis zet tegenwoordig een AI-toepassing in om no show-afspraken te voorspellen en voorkomen. Jeanine Beuken van het Data Science team vertelde hier over in een eerdere editie van ICT&health: “Door de pilot weten we dat het AI-model de juiste groep selecteert. Nu breiden we inzet van het model uit naar meer zorgaandachtsgebieden in het ziekenhuis.”
Beuken (afdeling BI - Business Intelligence) is als data science specialist betrokken bij de pilot van het Zuyderland. “In totaal rolden er in een half jaar zo 200 hoogrisicopatiënten uit het AI-model. Van de 100 die we aan de telefoon kregen, kwam nog maar 19 procent niet naar de afspraak. Bij de 100 mensen die we niet spraken, was dat maar liefst 34 procent.”
Kleine pilot
Het Zuyderland ziekenhuis startte klein, met een pilot bij drie specialismen: Oogheelkunde, Interne Geneeskunde en Longgeneeskunde. Op basis van data uit het verleden definieerden Beuken en haar team de patronen achter no shows. Leeftijd en geslacht bleken goede voorspellers, net als de vraag of iemand al eerder niet verscheen op een afspraak. Beuken: “Het is niet zo dat er een causaal verband is. Bijvoorbeeld: je bent een man, dus je komt niet opdagen. Maar het is wel een combinatie van factoren die zorgt voor een goede voorspellende waarde, en daar zochten we naar.”
Aan die kwantitatieve data voegden ze informatie van de polihoofden toe. Wat waren volgens hen belangrijke indicatoren van een patiënt die mogelijk niet komt opdagen? Bij wat voor afspraken spelen no shows, en welke soort– denk aan spoedafspraken – wil je juist uitsluiten?
Hoog risico op no show
De pilot van het Zuyderland ziekenhuis draaide een half jaar in de drie specialismen. Er rolden ongeveer 200 patiënten met een hoog risico op no show uit het AI-model. Het percentage mensen dat uiteindelijk niet op kwam dagen, was beduidend lager wanneer het klantcontactcentrum hen voor de afspraak telefonisch sprak, dan bij de groep die het ziekenhuis niet aan de lijn kreeg. Bovendien werden afspraken waar nodig direct geannuleerd of verzet, en konden niet kloppende gegevens meteen worden aangepast.
“Het is nog steeds interessant dat 19 procent van de mensen die we vooraf wél spraken, uiteindelijk niet op de afspraak verscheen”, stelt Beuken. “Dat staat op onze lijst om nog verder te onderzoeken. Kunnen we iets anders doen in ons telefoongesprek? En zit er een patroon in waarom deze mensen alsnog niet komen?”
Ziekenhuisbreed opschalen
Na de eerste, goede resultaten breidt het ziekenhuis de pilot uit naar meer zorgaandachtsgebieden. Waarschijnlijk 16 in totaal. Het doel is om het AI-model uiteindelijk in het hele ziekenhuis uit te rollen.
“Dat je dan helemaal geen afspraken meer hebt waarbij de patiënt niet komt, is een utopie”, stelt Beuken. “Ik denk niet dat dat mogelijk is. Maar we kunnen het aantal no shows wel drastisch terugdringen. Daarmee helpen we ook nog eens de patiënt. Want die ziet soms door de bomen het bos niet meer. Zo draagt het model niet alleen bij aan efficiëntie, maar ook aan mensgerichte zorg.”
Het artikel gemist? Lees het hier terug. Of lees hier hoe Ziekenhuisgroep Twente (ZGT) met AI no shows wil beperken.
