De wachtlijsten in de jeugdzorg zijn al jaren erg lang en groeiende. Kan de sector zelf oplossingen bedenken? Met dat doel organiseerden de Amsterdamse jeugdhulporganisatie Levvel en dataspecialist in de zorg 6Gorilla’s een Design Challenge. Het resultaat is een aanzet voor toekomstige innovatie.
De complexe wachtlijstproblematiek bestaat uit diverse deelvraagstukken: wachtlijsten zijn versnipperd over meerdere organisaties; organisaties kunnen geen inschatting maken van de wachttijd voor een specifieke cliënt; wachtlijsten bevatten veel doublures omdat sommige mensen zich bij meerdere jeugdzorgorganisaties inschrijven; er is slechte matching van vraag en aanbod, waardoor sommige jongeren of gezinnen op de verkeerde wachtlijst staan; er veel verschillende partijen betrokken bij het bieden van jeugdhulp, van gemeenten en scholen tot ggz-aanbieders. Kortom, het probleem is complex. Reden waarom eenvoudige oplossingen niet werken.
Volgens Levvel-directeur Muriël Bos is het bij elkaar brengen van alle verschillende perspectieven de enige manier om het probleem integraal aan te pakken. “Inzicht in de situatie is een grote stap op weg naar verbetering. Pas als je weet wat er precies gebeurt, begrijp je aan welke knoppen je kunt draaien om de situatie te verbeteren.” Daarom vroeg ze aan databedrijf 6Gorilla’s mee te denken over een plan van aanpak. Dat plan werd een Design Challenge: een dag waarop alle stakeholders uit de regio Amsterdam, het verzorgingsgebied van Levvel, bij elkaar komen om samen vanuit ieders blikveld te sparren over een aanpak. Ze vonden Garage2020, een ontwerpbureau dat de jeugdhulp innoveert met nieuwe methoden, bereid om de dag te leiden.
Matchingprobleem
“Het wachtlijstprobleem is eigenlijk een matchingprobleem”, stelt Anton Kuijer, data scientist bij 6Gorilla’s, vast. “Vraag en aanbod komen niet goed bij elkaar. Geen enkele aanbieder heeft goed en volledig inzicht in de vraag. En cliënten weten vaak niet goed welke vormen van zorg er allemaal zijn, laat staan dat ze beseffen wat hen zou kunnen helpen.” Het probleem bestaat al jaren. Al in 2000 is daarom afgesproken dat alle ggz-aanbieders de eigen wachttijden ging meten, die ze sindsdien maandelijks rapporteren aan Vektis. Dat heeft de oplossing, om eerdergenoemde redenen, niet dichterbij gebracht.
Kuijer denkt dat een datagedreven aanpak tot nieuwe inzichten kan leiden. Daarin vindt hij freelance wachtlijstspecialist Willem Teunissen aan zijn zijde, die zegt: “Het is goed dat meer mensen in de zorg zich gaan realiseren wat je met data kunt. Nu communiceren zorgorganisaties gemiddelde wachttijden. Dat zegt helemaal niets over de wachttijd van een individuele cliënt. Door bredere bekendheid te genereren voor wat je met data en technologie kunt doen, hoop ik dat alle zorgorganisaties straks op basis van voorspellende modellen per cliënt aan de hand van enkele vragen individuele wachttijden gaan geven. Ik denk dat de Design Challenge aan dat bewustzijn bijdraagt.”`
Design thinking
Een groep van meer dan dertig psychologen, ondersteuners, zorgdirecteuren, zorgbemiddelaars, informatiemanagers, ICT-managers en data scientists kwamen bij elkaar om samen oplossingen te bedenken. Ze volgden daarbij de methode van Design thinking, die bestaat uit vier fases:
- Discover: het aftasten van het probleem vanuit meerdere perspectieven: zorgverlener, wachtlijstbemiddelaar, gemeenten enzovoort. Daarbij is het perspectief van de klant – in dit geval het kind of gezin dat hulp nodig heeft – leidend.
- Define: het goed afbakenen van het probleem. Dat gebeurde tijdens deze dag door op te splitsen in vijf kleinere groepen die ieder een perspectief vertegenwoordigen, om daarna weer bij elkaar te komen en de visies te delen.
- Develop: in deze fase worden oplossingen bedacht. De groep splitste wederom op in vijf nieuwe groepen om, met alle kennis die ze tijdens het ochtendprogramma hadden opgedaan, oplossingen te bedenken.
- Deliver: in deze fase werkt 6Gorilla’s de oplossingen verder uit tot werkende dataproducten.
Voordat de deelnemers echt aan de slag gingen, kregen ze inspiratie uit andere sectoren, zoals de huizenmarkt of de verhuur van vakantiehuizen. “Ook daar heb je te maken met een grote verscheidenheid aan aanbieders en een zeer divers aanbod”, zegt Kuijer. “Toch slagen websites als Funda of AirBNB erin om met allerlei handige zoekfuncties en filters vraag en aanbod bij elkaar te brengen.” Een eyeopener voor de meeste zorgverleners, die nooit door deze bril naar hun eigen problematiek hadden gekeken.
Verschillende perspectieven
De meerwaarde van het bijeenbrengen van verschillende perspectieven bleek glashelder tijdens deze dag. De discussies in de meeste groepen waren fel. De deelnemers namen niet alles zomaar aan en vroegen door. Omdat in alle groepjes minimaal één ICT-deskundige of data scientist aanwezig was, stelden de zorgverleners de vragen als: “Kun je een systeem dit of dat laten doen?” Waarop de data scientist vaak terugkwam met: “Ja, dit deel van je vraag kun je technisch zus en zo inrichten. Maar dit deel moet je meer specificeren, want als je iets zo breed formuleert, dan kan software er niets mee.”
De zorgverleners leerden dat data scientists vaak denken in ‘als dit dan dat’, terwijl zij zelf niet zo gestructureerd te werk gaan. Of, zoals een deelnemer van Philadelphia het verwoordde: “In de jeugdzorg willen we cliënten niet in een hokje plaatsen omdat we zorg op maat bieden. Maar om te komen tot een efficiënte oplossing voor de wachtlijsten, zijn hokjes toch wel handig. Wij moeten als zorgsector leren om onze zorgproducten beter te omschrijven, zodat het in een hokje past. Want anders begrijpen zorgvragers niet welke hulp er beschikbaar is. En krijgen wij nooit inzicht in de zorgvraag in een regio.”
Vijf pitches
Tegen het einde van de middag werden de pitches gepresenteerd. De ideeën waren divers. Het eerste team opteerde voor een soort kieswijzer: ouders en kinderen met een hulpvraag vullen online een aantal vragen in, zodat een beter beeld ontstaat van de hulpvraag. Aan het eind van de vragenlijst krijgen ze een overzicht van de best passende typen zorg, met een waarschijnlijkheidsscore over het succes van die vorm van zorg.
Een ander team had een soortgelijke oplossing die qua karakter iets meer neigt naar Funda of AirBNB. De cliënt geeft naast de zorgvraag ook de randvoorwaarden (bijvoorbeeld locatie en tijdstip) en hangt een score aan hoe belangrijk hij welk aspect vindt. Aan de aanbodzijde integreert de tool niet alleen specialistische zorg, maar alles wat ondersteunend kan zijn, van sportclubs tot schuldhulpverlening. Een derde team bedacht een Tinder voor jeugdhulpverlening. Dit komt voort uit de constatering eerder die dag dat de belangrijkste indicatie van succes de klik is tussen behandelaar en cliënt. Laat de cliënt daarom bepalen met wie hij het liefst in zee gaat, zo is de gedachte hierachter.
Team vier keek niet alleen naar de wachtlijst, maar naar de totale client journey. Gedurende het hersteltraject krijgt een gezin te maken met meerdere instanties, hulpverleners en informele vormen van zorg. Door al die vormen van ondersteuning en zorg te mappen op de cliënt journey, vermijd je overlap tussen wat verschillende zorgverleners doen en dat hun hulp beter op elkaar is afgestemd. Het resultaat: de kans is groot dat de cliënt minder formele zorg nodig heeft en dat de verleende zorg beter aansluit bij de andere vormen van hulp.
Het vijfde team zat op dezelfde gedachtenlijn en voegde daar voorspellingen aan toe: welk type zorgverlening heeft voor dit gezin of deze jongere de grootste kans van slagen?
Mens en machine
Ieder team benadrukte dat het gebruik van data prima is, maar dat we wel de menselijke maat in de gaten moeten houden. Laat software niet alles beslissen, maar combineer ‘mens en machine’. Een ander terugkerend onderwerp is het labelen van producten. Wil je geautomatiseerde matchingsvoorstellen doen, dan moet er een duidelijke afbakening en naamgeving zijn van een zorgproduct. Alleen dan begrijpen zorgorganisaties onderling en cliënten wat onder een bepaald type hulp wordt verstaan. Dat is een uitdaging, want als je het aanbod gaat standaardiseren, komt maatwerk wellicht in de knel, vrezen de zorgverleners. Hoe kun je standaardiseren zonder dat dat ten koste gaat van zorg op maat? Tot slot denkt ook vrijwel iedereen dat het noodzakelijk is om de wachttijden aangenamer te maken en tijdens het wachten een vinger aan de pols te houden. Zoals Kati Varkevisser van Jeugdplatform Amsterdam zegt: “Als de wachtlijsten lang zijn, gaan mensen zelf wel op zoek naar andere oplossingen. Wij moeten als sector ervoor zorgen dat die vormen gemakkelijk toegankelijk zijn.” Ze waarschuwt dat simpel ogende richtlijnen als ‘we geven kwetsbare mensen voorrang’ niet zo eenduidig zijn als ze lijken. Want de kwetsbaarheid verandert in de loop van de tijd. Bovendien: wie bepaalt wat kwetsbaar is? Een kind dat zijn hele leven al wordt geslagen, ervaart zijn omgeving
misschien helemaal niet als onveilig en is wellicht minder kwetsbaar dan een kind dat niet mishandeld wordt. Zie dat soort complexiteit maar eens in data te vatten.
Netwerkzorg
Diezelfde avond nog ging een groep zorgdirecteuren met elkaar in gesprek over de inzichten. Een belangrijk thema in die discussie was netwerkzorg. Dat is een nauwe ketting van zorg rondom het kind die breder is dan gespecialiseerde jeugdhulp. Denk daarbij ook aan onderwijs, sport of schuldhulp.
Een van de gespreksonderwerpen was hoe deze organisaties het best digitaal kunnen samenwerken en informatie delen. Naar aanleiding van deze dag en enkele digitale vervolgsessies onderzoekt 6Gorilla’s momenteel de haalbaarheid van de ideeën en is de eerste daarvan zelfs al aan het uitwerken.
Lees ook:
- “Tracking en tracing is bij ons van levensbelang”
- Verfijning van basisdata loont
