Zorgverzekeraar CZ heeft een methode ontwikkeld om de impact van innovaties te vergroten. Uitgangspunt van deze methode is: bepaal vantevoren heel duidelijk welke doelen een innovatie precies beoogt, en hoe deze meetbaar kunnen worden gemaakt. Data Science speelt in deze methode een belangrijke rol. In de eerste plaats om deze impactmetingen mogelijk te maken, maar ook om de verwachte impact via simulaties zo snel mogelijk helder te krijgen.
Ik denk dat deze benadering de spijker op zijn kop slaat. Zorginnovaties starten dikwijls met veel enthousiasme en drang om echt iets te verbeteren in de zorg. Maar vaak stranden ze zodra opschaling aan de orde komt. Een paar jaar geleden mocht ik voor het Rathenau Instituut een hoofdstuk schrijven in hun boek De Meetbare Mens. Onder de titel Sneller Beter met je Eigen Bloeddrukmeter”, beschrijf ik in mijn hoofdstuk drie innovaties op het gebied van zelfmeten, waarbij het centrale probleem is dat elk van deze drie innovaties slechts een fractie van de doelgroep bereikt. Minimale impact dus!
De reden voor de lage uptake is, zo luidt mijn conclusie, dat harde gegevens over gezondheidswinst en kosten-effectiviteit van het zelfmeten ontbreken, en dat de verschillende belanghebbenden (zorgverzekeraar, zorgaanbieder en patiënt) hierdoor in een patstelling terechtkomen. Wellicht had de Impact Methode deze kunnen doorbreken!
De bedenkers van de Impact Methode zijn Janneke van Leijen en Fleur Hasaart, respectievelijk strategisch consultant en manager data science bij CZ. Ze hebben hun methode beschreven in het gelijknamige (gratis beschikbare) boek. Lees ook het informatieve artikel op Dutch Health Hub.
Geef een reactie