Data science kan bijdragen aan een betere geestelijke gezondheidszorg. Een gespecialiseerde afdeling van Antes Groep – specialist in psychiatrie en verslaving – wil niet alleen behandelaren efficiënter en effectiever laten werken door naadloos gebruik van data, maar ook inzichten uit data naar boven halen om (wetenschappelijk) onderzoek naar betere behandelingen te kunnen doen. KPMG helpt hen daarbij met kennis. In gesprek met Susanne Groothuis en Rose Koopman.

Waarom heeft Antes data science nodig?

"Er is op tal van manieren waarde te halen uit data. In elke sector, ook in de geestelijke gezondheidszorg. In dit specifieke project ging het om tekstanalyse. In de geestelijke gezondheidszorg kan het relevant zijn om te weten of een patiënt in aanraking is geweest met politie en justitie. Het is bijvoorbeeld handig voor de overdracht van een patiënt aan een collega om dat direct te weten. En het kan ook helpen om betere inzichten te krijgen in behandeleffecten en daar je behandeling op af te stemmen. Er is alleen een praktisch probleem: er is geen informatieveld in de betreffende systemen waar in staat of dat contact met politie en justitie er is geweest."

Dat klinkt eigenlijk als een eenvoudig oplosbaar probleem. Dan maak je dat informatieveld er toch gewoon bij in het systeem?

"Klopt op zich. Maar dan vraag je van de professionals in het veld iets extra's. Zij moeten hun werkroutines aanpassen en dat blijkt in de praktijk toch best moeilijk. Het kan ook anders. De betreffende informatie is namelijk wel degelijk genoteerd in de dossiers – digitaal – en je kunt deze dan ook scannen op tekst en de ongestructureerde data analyseren. Dat is minder eenvoudig dan het klinkt. Ten eerste omdat het om grote hoeveelheden data gaat, en dat vergt dus een solide en schaalbare techniek. Maar minstens even belangrijk is de moeilijkheidsgraad van het te bouwen model: behandelaren gebruiken talloze begrippen en tekstconstructies om aan te geven dat iemand met de politie te maken heeft gehad. Zonder te vervallen in al te technisch jargon over vectoren en query-expansions: je gaat eigenlijk op zoek naar waar de logica in teksten zit. Vergelijk het met hoe Google een zoekopdracht aanvult met woorden die vaak 'in de buurt' van die zoekvraag zitten."

Probleem opgelost inmiddels? Antes kan nu met een druk op de knop zien of iemand met justitie in aanraking is geweest?

"Het model wat we samen met Antes hebben ontwikkeld is nog niet in productie genomen, daar is meer testwerk voor nodig om vast te stellen of het betrouwbaar werkt. Maar dat was op zich ook niet het einddoel van deze opdracht. De bedoeling was dat we samen met de data-scientists van Antes gingen onderzoeken hoe we dit model kunnen ontwikkelen. Antes wil graag de Data-science afdeling naar een nog hoger niveau tillen en daar was dit project nu juist zo geschikt voor. Het is echt heel mooi om te zien hoe je leert van elkaar door op de juiste manier samen te werken. Wat ons daarbij hielp is het gebruik van Jupyter Notebook, een tool waarmee je data-analyses inzichtelijk kunt maken, opslaan, delen en reproduceren. Je maakt het ontwikkelproces eigenlijk heel open en creëert daarmee een prachtige leeromgeving."

Probleem opgelost inmiddels? Antes kan nu met een druk op de knop zien of iemand met justitie in aanraking is geweest?

"Het model wat we samen met Antes hebben ontwikkeld is nog niet in productie genomen, daar is meer testwerk voor nodig om vast te stellen of het betrouwbaar werkt. Maar dat was op zich ook niet het einddoel van deze opdracht. De bedoeling was dat we samen met de data-scientists van Antes gingen onderzoeken hoe we dit model kunnen ontwikkelen. Antes wil graag de Data-science afdeling naar een nog hoger niveau tillen en daar was dit project nu juist zo geschikt voor. Het is echt heel mooi om te zien hoe je leert van elkaar door op de juiste manier samen te werken. Wat ons daarbij hielp is het gebruik van Jupyter Notebook, een tool waarmee je data-analyses inzichtelijk kunt maken, opslaan, delen en reproduceren. Je maakt het ontwikkelproces eigenlijk heel open en creëert daarmee een prachtige leeromgeving."

Dus Antes kan er nu zelf mee aan de slag?

"Zeker. Waar het om gaat is dat de inzet van data science zich voortdurend verder kan ontwikkelen. Het mooie is dat er door de recente fusie van Antes met Parnassia ook meer ruimte daarvoor kan ontstaan. Overigens is dat ontwikkelen aan onze kant minstens even relevant. Wij hebben op basis van deze ervaringen Jupyter Notebook onderdeel gemaakt van Eskapade, het KPMG platform voor data-analyse."

Voor meer informatie over data & analytics neem contact op met onze specialisten.