Prognoses voor jeugdhulp en Wmo, controle op de data eronder en AI-toepassingen die je kunt narekenen. Voor gemeenten die willen weten waar ze staan.
Drie dingen, die vaak op elkaar volgen: eerst de data op orde, dan een prognose, dan een rapportage die breed te delen is.
Een onderbouwde verwachting van aantallen en kosten, per voorziening en per aanbieder, met een bandbreedte in plaats van één getal.
Zorg die stil is gevallen of indicaties die nooit zijn gedeclareerd, tellen ongemerkt mee in de caseload. De scan maakt ze zichtbaar, zodat ze na te vragen zijn.
Monitors en informatiebladen voor college en raad. Waar het past als statische pagina, zonder licentie per kijker.
AI kan veel werk uit handen nemen: vragen beantwoorden over regels en data, stukken samenvatten, signalen eerder zien. Voor een gemeente tellen daarbij twee vragen: klopt het antwoord, en mag het?
Een vraagbaak op de eigen regels en data van de gemeente. Bij elk antwoord staat de bron, zodat een medewerker het kan controleren.
Met een eigen evaluatiestraat worden antwoorden blind beoordeeld op juistheid en onderbouwing, vóór en na livegang. Zo wordt "het lijkt goed" een gemeten score. De straat is ook ingezet bij een hackathon in het sociaal domein.
Persoonsgegevens worden lokaal geanonimiseerd en waar het kan draaien de modellen lokaal. Een DPIA hoort bij het ontwerp.
Een cijfer staat nooit los. Indicaties, declaraties, contracten en beleid beïnvloeden elkaar, met vertraging. Wie alleen naar het eindgetal over vorig jaar kijkt, stuurt op het verleden.
Daarom kijk ik naar de keten: waar ontstaat een signaal, hoe snel komt het terug bij wie er iets mee kan, en welke administratie de uitvoering alleen maar ophoudt.
Cliëntdata in het sociaal domein zijn bijzondere persoonsgegevens. Dat bepaalt hoe er gewerkt wordt, vanaf de eerste dag.
Persoonsgegevens blijven waar ze horen. Analyses draaien op geaggregeerde cijfers; waar nodig eerst een DPIA (een toets op de privacyrisico's).
Bij elk cijfer staat hoe het tot stand komt: de bron, de periode en de methode. Zo is het te controleren en te herhalen.
De cijfers en de signalen komen van mij. De keuzes in beleid en begroting blijven bij de gemeente.
Korte lijnen met functioneel beheer, financiën en beleid. De data komt uit de praktijk, dus de vragen ook.
Data- en informatieconsultant met een achtergrond in ICT, softwareontwikkeling en data-architectuur. Sinds 2018 werk ik met Advies in Uitvoering voor gemeenten in het sociaal domein, veel in Groningen en omgeving. Ik ken de data van twee kanten: lokaal bij gemeenten en de regionale inkoop, en landelijk via het Ketenbureau i-Sociaal Domein van VNG. Dat helpt om cijfers niet alleen te maken, maar ook goed te duiden.
Daarnaast bouw en toets ik AI-toepassingen: een chatbot voor ketenpartners in het sociaal domein, een vraagbaak op het Gemeentelijk Gegevensmodel en een evaluatiestraat die meet of AI-antwoorden kloppen. Die evaluatiestraat heb ik ook ingezet bij een hackathon in het sociaal domein.
Opdrachtgevers zijn gemeenten in Groningen en daarbuiten, op jeugdhulp, Wmo, huishoudelijke ondersteuning en beschermd wonen.
Daarnaast ben ik partner in Solid5, een data- en informatieplatform voor gemeenten op basis van het Gemeentelijk Gegevensmodel (GGM).
"Een prognose is zo goed als de data eronder. Daarom begint het werk meestal bij de vraag: klopt wat er in het systeem staat?"
Een app voor verwijzers in de jeugdhulp: gemeenten, sociale teams en huisartsen. Met een productenboek per productcode, de tarieven per gecontracteerde aanbieder en een calculator die de kosten van een indicatie berekent en bij andere aanbieders naast elkaar zet.
Dezelfde vraag, wat kost deze zorg en waar zitten de verschillen, komt terug in de prognoses en scans van nu.
Een eerste gesprek is vrijblijvend. Laat maar even weten waar het over gaat, dan plannen we een moment.