(Transcribed by TurboScribe.ai. Go Unlimited to remove this message.) In een snel veranderend zorglandschap is veilige en
efficiënte informatie-uitwisseling essentieel.
Het draagt bij aan betere zorg, minder administratieve
lasten en een toekomstbestendig zorgsysteem.
Daarom is deelnemen aan een lerend netwerk waardevol.
Dit is een vorm van samenwerking waarin verschillende
zorgorganisaties gezamenlijk werken aan het behalen van deze
doelstellingen.
Door kennis met elkaar te delen, van elkaar
te leren en een gezamenlijke verantwoordelijkheid te dragen.
Wij van Tante Louise vinden deelnemen aan een
lerend netwerk belangrijk omdat we niet zelf het
wiel willen uitvinden.
De materie is complex en dan is het
mooi dat je dat samen met collega VVT
-instellingen kunt doen.
Wij vinden samenwerking belangrijk omdat we allemaal tegen
dezelfde uitdaging aanlopen.
Alleen kan je misschien sneller, maar samen kom
je echt verder.
Niet deelnemen zou zonde zijn omdat we dan
een kans missen om samen te leren en
te ontwikkelen.
We hebben een uitdagende maatschappelijke context.
We willen allemaal de toegang tot zorg en
de kwaliteit van zorg overeind houden.
Daar hebben we echt elkaar voor nodig.
Het lerend netwerk helpt ons voor betere samenwerking
tussen zorgprofessionals en beleidsmakers.
De voordelen die je daarop ziet is dat
je daardoor beter en efficiënter richtlijnen kan maken.
Het ziet op belangrijke thema's aan.
We kennen van onze kranten wat de behoeften
en wensen zijn.
Het bouwen van de netwerken, inzicht en kwaliteit.
En, heel belangrijk, leren en ontwikkelen.
Voor VVS is het aanknopingspunt om deel te
nemen aan het lerend netwerk.
Het zorgen dat we met elkaar e-overdracht
en KickV verbinden.
Dus dat we bestaande programma's samenbrengen.
Dat we uitgaan van eenheid van taal.
Dat we uitgaan van hergebruik van data.
En dat we daardoor dingen slimmer organiseren en
wat meer op win-win gaan zitten.
En vooral ook dat we het wendbaarder maken
met elkaar.
Van Maag en Klopé is het belangrijk om
deel te nemen aan het lerend netwerk.
Omdat zowel met de primaire als de secundaire
data de zorg anders kan inrichten.
En dat bedoel ik meer efficiënter en effectiever
dan dat dat nu is.
En KickV helpt daarbij om dat goed ingericht
te krijgen.
Waarom KickV een logisch vehikel is voor een
lerend netwerk?
Omdat KickV een samenspel is van een set
van afspraken waarin organisaties met elkaar afspreken...
...welke betekenissen ze aan de data geven die
ze met elkaar uitwisselen.
En ze spreken ook met elkaar af wie
wat met wie kan uitwisselen.
En waarom en op basis waarvan.
En hoe ze dat veilig kunnen doen.
Ook voor activists is samenwerken in een lerend
netwerk van belang.
Omdat je steeds meer datagedreven gaat werken.
En dat is ook voor de VVT-sector
van belang.
Door je data goed op orde te hebben
en volgens internationale standaarden te werken...
...ben je ook in staat om gegevens uit
te wisselen.
En daarmee een datagedreven gezondheidsorganisatie te worden.
We hebben met de deelnemende organisaties een duidelijke
agenda...
...waarin we samenwerken naar een lerend netwerk van
FAIR-datastations...
...en regionale implementatie van KickV.
Dat doen we middels een datawerkplaats.
En dat levert ons op dat iedere organisatie
zijn individuele gegevensruishouding op orde heeft.
En dat we het inzicht dat data met
zich meebrengt effectief met elkaar kunnen delen.
Een datastation speelt in de samenwerking een rol...
...omdat in die samenwerking die zo kenmerkend is
voor zorgverlening...
...moet je er natuurlijk voor zorgen dat data
voor professionals goed beschikbaar zijn.
En daar komt de datastation om de hoek
kijken.
Een datastation stelt je in staat om met
anderen jouw data te delen.
Maar natuurlijk wel onder afspraken.
Dat doe je niet zomaar.
En dat is nou net de kracht wat
mij betreft van bijvoorbeeld het KickV-programma...
...waarin je met een modelgegevens-set en met
een uitwisselprofiel...
...hele goede afspraken maakt over wat je deelt,
wanneer je het deelt.
Waarom KickV een solide basis is voor de
toekomst...
...dat is omdat je eigenlijk als organisatie leert
om datagedreven te werken.
Op landelijk niveau gaan we daar ook naartoe.
Er zijn allerlei initiatieven die daarop lopen...
...omdat de zorg gewoon datagestuurd gaat werken.
KickV helpt datagedreven werken in de regio te
bevorderen.
KickV helpt daarbij om grip te krijgen op
onze informatievoorziening...
...administratieve lasten te verlagen en datagedreven te leren
en verbeteren met elkaar.
Dit draagt uiteindelijk bij aan een betere zorg
en een efficiëntere organisatie.
Door dit uniform met alle zorgorganisaties aan te
pakken, ondersteunen we elkaar.
Koplopers en volgers wisselen plannen, acties en kennis
met elkaar uit...
...en daardoor vinden we niet continu het wiel
opnieuw uit.
Bestuurlijk hebben we met elkaar randvoorwaarden, kaders en
uniforme uitgangspunten bepaald.
Het leren netwerk is natuurlijk een gestructureerde gegevensuitwisseling.
Daarbij horen ook gestandardiseerde datasets en ook gestandardiseerde
definities van bepaalde berekeningen.
Dat is dan weer een mooie leidraad in
de ontwikkeling van je interne informatiehuishouding.
Voornamelijk de toegevoegde waarde is dat er één
waarheid ontstaat binnen de organisatie.
Een concreet voorbeeld is bijvoorbeeld ons verzuimdashboard.
We gaan altijd om tafel met verschillende belanghebbenden
omtrend een onderwerp, bijvoorbeeld verzuim.
Dan merk je dat er uit verschillende invalshoeken
meerdere definities zijn van een verzuimpercentage.
Dat vertraagt soms een beetje het ontwikkelproces.
Ik als data scientist kan dan de definitie
pakken uit het leren netwerk en zeggen...
deze definitie wordt al gebruikt in de regio,
wordt al gebruikt door verschillende andere organisaties.
Je merkt dat mensen dan toch vaak wel
overtuigd zijn van die definitie.
De datastation is vooral de luchthaven waar langs
allerlei databewegingen, luchthaven zijn natuurlijk mensen...
maar waar allerlei databewegingen een rol kunnen spelen.
En KikV is dan de eerste stap die
je helpt op weg naar wat een fair
datastation heet.
Een mooi voorbeeld uit de praktijk is bijvoorbeeld
het Mindlabs project.
Daarin werken we met leveranciers, zorgaanbieders en kennisinstituten
samen...
om in dit geval een risico op vallen
te voorspellen.