Hoe kunnen we de capaciteitsplanning in de thuiszorg optimaliseren? Wiskundige Yoram Clapper onderzocht hoe we een balans kunnen vinden tussen de wensen van zorginstellingen, behandelaren en cliënten. Hij stelt dat een efficiëntere planning mogelijk is.
Thuiszorg vereist zorgvuldige planning om efficiënt gebruik van middelen en klanttevredenheid te garanderen. Clapper onderzocht verschillende algoritmische en analytische methoden om de capaciteit van zorgverleners te bepalen en efficiënt te gebruiken, om zo aan de vraag van cliënten te voldoen. De resultaten zijn datagedreven en bieden zorginstellingen inzicht om hun capaciteit efficiënter in te zetten voor een betere zorgplanning.
Evenwicht
De modellen zijn geïnspireerd op daadwerkelijke praktijken in de thuiszorg. Ze zijn geformuleerd als optimalisatieproblemen die een evenwicht vormen tussen efficiëntie, cliëntgerichte zorg en een beheersbare werklast voor zorgverleners.
Volgens Clapper is een efficiënte planning mogelijk zonder de zorgkwaliteit te veminderen of de werklast van behandelaren aanzienlijk te verhogen. Binnen zijn onderzoek ontwikkelden Clapper en zijn collega's verschillende algoritmische en wiskundige methoden om inzichten en oplossingen te bieden op het gebied van capaciteitsplanning. Zo maakten ze een model voor de optimale grootte en samenstelling van teams, waarbij ze rekening hielden met het vermijden van gebroken diensten.
Efficiëntiewinst
Ook ontwikkelden ze een evolutionair algoritme voor routes en planning in de thuiszorg. Hiermee kunnen prestaties op het gebied van reistijd, overuren en wachttijden worden geoptimaliseerd. Clapper: ‘Het algoritme toont bijna optimale prestaties voor kleine gevallen en behaalt 41% efficiëntiewinst ten opzichte van schema's uit een casestudy.’ Verder maakten ze modellen die rekening houden met continuïteit van de zorg en het efficiënter behandelen van onverwachte cliëntbezoeken.
Clapper verdedigt zijn promotieonderzoek op 20 november. Zijn onderzoek werd begeleid door Joost Berkhout, Rene Bekker en Dennis Moeke.