AI - Automatisering Zorgregistratie (GGZ): verschil tussen versies

Uit normenkaderzorg.nl
Naar navigatie springen Naar zoeken springen
← Oudere bewerking
VisueelWikitekst
Mverhaeg (overleg | bijdragen)
Beheerders
1.631 bewerkingen
 
(64 tussenliggende versies door 3 gebruikers niet weergegeven)
Regel 2: Regel 2:


== Inleiding ==
== Inleiding ==
Digitale transformatie in de GGZ is door toenemende vergrijzing en stijgende (personeels)kosten noodzakelijk geworden. De traditionele methoden en systemen voldoen niet langer aan de groeiende en steeds complexere (informatie)behoeften van financiers, accountants en toezichthouders. Een ingrijpende verandering in de manier waarop we zorg registreren, factureren en verantwoorden is essentieel om de uitdagingen van nu aan te kunnen.
Digitale transformatie is steeds belangrijker in de GGZ, onder andere door de vergrijzing en stijgende (personeels)kosten. De oude werkwijzen en systemen voldoen niet meer aan de eisen van financiers, accountants en toezichthouders. Op dit moment wordt er veel tijd besteed aan het uitvoeren van steekproeven om het restrisico af te dichten, wat veel administratieve last oplevert.


Gesteund door de afspraken in het Integraal Zorgakkoord ([https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2022/09/16/integraal-zorgakkoord-samen-werken-aan-gezonde-zorg IZA]) en adviezen van de Raad van Volksgezondheid en Samenleving ([https://www.raadrvs.nl/adviezen/is-dit-wel-verantwoord RVS]) zet ValueCare voor de GGZ in op het borgen van goede, toegankelijke en betaalbare zorg door:
Gesteund door de afspraken in het Integraal Zorgakkoord ([https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2022/09/16/integraal-zorgakkoord-samen-werken-aan-gezonde-zorg IZA]) en adviezen van de Raad van Volksgezondheid en Samenleving ([https://www.raadrvs.nl/adviezen/is-dit-wel-verantwoord RVS]) zet ValueCare voor de GGZ in op het borgen van goede, toegankelijke en betaalbare zorg door:


* Het verminderen van administratieve (verantwoordings)lasten, en  
* Vermindering van administratieve (verantwoordings)lasten, en
* Het vereenvoudigen van de registratie..
* Vereenvoudiging van de registratie.


Daarnaast wil ValueCare de zorg helpen door transparant te zijn en kennis te delen.
Daarnaast wil ValueCare de zorg helpen door transparant te zijn en kennis te delen. Deze openbare wiki-pagina beschrijft de mogelijkheden van digitale technieken voor de transformatie waar de GGZ voor staat in de komende jaren. ValueCare faciliteert deze verandering via drie methoden:


Deze openbare wiki pagina geeft de details over de mogelijkheden om digitale technieken in te zetten voor de transformatie opgave waar de GGZ voor staat de komende jaren.
* '''Controles met AI-taalmodellen óf Large Language modellen (LLM)'''
* '''Controles op basis van nieuwe databronnen (datalakehouses)'''
* '''Automatisering via Robotic Process Automation (RPA)'''


Deze technieken komen terug in drie bibliotheken:


* Controles met taalmodellen (o.b.v. AI)
Voor meer informatie over '''<u>de technieken,</u>''' ga naar:
* Controles met (nieuwe) beschikbare databronnen (a.d.h.v. datalakehouses)
* Automatisering (m.b.v. RPA)


== Achtergrond bij AI techniek ==
* [[GGZ AI - Taalmodellen]]
De AI-analyse van de verslaglegging werkt als volgt:
* [[GGZ AI - Large Language Models (LLM)]]
* [[RPA - Automatisering Zorgregistratie GGZ|Robotic Process Automation (RPA)]]


# Er wordt een AI-taalmodel beschikbaar gemaakt op de klant ValueCare server.
[[Bestand:Lijstjes.png|miniatuur|200x200px|Luca analyseert verslagleggingen|alt=]]
#* ValueCare beoordeelt medische verslagen door gebruik te maken van een fine-tuned RoBERTa model (een specifiek soort AI-Large Language Model). RoBERTa staat voor: a Robustly Optimized BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pretraining Approach.
#* ValueCare gebruikt als basis een open-source RoBERTa model dat specifiek is getraind voor Nederlandstalige medische data. Het model heeft al kennis over taalstructuren en woordrelaties.
#* Er wordt gebruik gemaakt van RoBERT. RoBERT is een Nederlands vooraf getraind RoBERTa model.
# Er wordt een trainingset gemaakt in afstemming met de klant.
#* De trainingset bevat een reeks van verslaglegging records voor gerealiseerde (telefonische) consulten/ verblijfsdagen. Voor elke verslaglegging is aangegeven of het bijbehorende (telefonische) consult/ verblijfsdag rechtmatig bevonden kan worden of niet. Kortom: de verslagen zijn dus geïnterpreteerd en gecategoriseerd.
#* De trainingset moet voldoende groot zijn. Een te kleine trainingset leidt tot onvoldoende nauwkeurigheid van het AI-model.
#* De trainingset kan óf automatisch worden opgesteld óf handmatig worden opgesteld. Veelal worden handmatige beoordelingen uit het verleden gebruikt uit zelfonderzoeken of Horizontaal Toezicht audits. Daarnaast wordt deze set in de regel aangevuld met een groot aantal handmatig beoordeelde verslagleggingen.
# Het AI-taalmodel wordt getraind met de verslaglegging en classificatie uit de trainingset. Hierdoor is een getraind AI-taalmodel beschikbaar op de ValueCare server. Het AI-model kan dus verslaglegging categoriseren naar rechtmatig of onrechtmatig.
# Vervolgens wordt de gehele controlemassa van verslagleggingen voorgelegd aan het AI-model. Het AI-model categoriseert de verslaglegging en geeft de zekerheid van het model aan.
# De resultaten worden in een actielijst getoond.
# <u>Kanspercentage:</u> Het is mogelijk om acties pas te laten zien in de controle vanaf een bepaald kanspercentage. Hierdoor kan het actie-aantal worden ingeperkt. De totale massa is nog steeds te vinden in de beheertabel. Standaard stroomt vanaf 50% kans in op de controles.
 
De datastroom van de AI-controles vindt als volgt plaats:[[Bestand:AI datastroom.jpg|geen|miniatuur|853x853px|Datastroom AI feitelijke levering]]
 
 
Controle op de AI-technologie vindt als volgt plaats:
 
# Elke actielijst wordt na oplevering door ValueCare getest door de klant in samenwerking met ValueCare. Bij akkoord wordt de actielijst in productie geplaatst.
#* Met het testen van de actielijst wordt ook het AI-algoritme getest.
#* Er wordt gecontroleerd of de resultaten in de actielijst correct zijn aan de hand van een menselijke beoordeling.
# Jaarlijks wordt de werking van de actielijst door een steekproef getest door de klant in samenwerking met ValueCare.
#* Er wordt gecontroleerd of de resultaten in de actielijst correct zijn aan de hand van een menselijke beoordeling.
 
 
'''Beheer AI: modelversies toelichting waarden'''
 
Om de kwaliteit van het taalmodel te beheren maken we gebruik van verschillende indicatoren die bepalend zijn voor het voorspellend vermogen van het taalmodel voor verslaglegging. Om een score te koppelen aan de kwaliteit van het model gebruiken we de F1 score.
 
''F1 score:'' de F1 score is een metriek die wordt gebruikt bij binaire classificatie en informatieopslag om de voorspellende prestaties te beoordelen. Het combineert precisie en recall tot een gemiddelde, waarbij beide even belangrijk worden geacht. De waarde varieert van 0 (slechtst) tot 1 (best), waarbij een score van 1 perfecte precisie en recall aangeeft.
 
* ''Precisie:'' hoe vaak klopt het als het model iets als 'positief' aanduidt ten opzichte van alle voorspellingen. Oftewel: het aandeel positieven onder de voorspelde positieven.
* ''Recall (volledigheid):'' hoeveel van de echte positieve gevallen heeft het model gevonden. Oftewel: het aandeel echte positieven dat is gevonden door het model onder de werkelijke positieven. Dit is belangrijk als je er zeker van wilt zijn dat je niets belangrijks mist.
 
''Accuratesse:'' het percentage van alle gevallen (zowel positief als negatief) dat een model correct voorspelt. Het kijkt naar de totale prestaties van het model dus hoeveel van alle voorspellingen juist zijn.
 
''Specificiteit:'' een waarde die de kans op een negatief resultaat weergeeft, ook wel '''true negative rate'''. Deze waarde geeft aan hoe vaak de afwezigheid van een bepaalde factor correct wordt geïdentificeerd.
 
''Aantal prediction categorieën'': hoeveel klassen er zijn die voorspeld worden, bij de controles nu; behandelinhoudelijk correct of incorrect = 2.


== Bibliotheek normen Artificial Intelligence ==
== Bibliotheek normen Artificial Intelligence ==
[[Bestand:Lijstjes.png|miniatuur|200x200px|Luca analyseert verslagleggingen|alt=]]
In de zorgsector is nauwkeurige verslaglegging niet enkel een administratieve handeling, maar vormt het ook de basis voor het vaststellen van de rechtmatigheid van geregistreerde zorg, evenals het identificeren van mogelijke gemiste registratie van geleverde diensten. Het handmatig doorlopen en controleren van deze omvangrijke verslagleggingen is echter een arbeidsintensief proces, dat zowel tijdsgebonden als kostbaar kan zijn. ValueCare erkent de behoefte aan een efficiëntere aanpak en heeft daarom geïnvesteerd in de kracht van Artificial Intelligence. Met behulp van geavanceerde AI-modellen kunnen verslagleggingen snel en accuraat worden geanalyseerd. In het volgende overzicht presenteren we de normen die gebruik maken van de getrainde ValueCare-taalmodellen die specifiek zijn ontwikkeld om de integriteit van de registratie te waarborgen.
In de zorgsector is nauwkeurige verslaglegging niet enkel een administratieve handeling, maar vormt het ook de basis voor het vaststellen van de rechtmatigheid van geregistreerde zorg, evenals het identificeren van mogelijke gemiste registratie van geleverde diensten. Het handmatig doorlopen en controleren van deze omvangrijke verslagleggingen is echter een arbeidsintensief proces, dat zowel tijdsgebonden als kostbaar kan zijn. ValueCare erkent de behoefte aan een efficiëntere aanpak en heeft daarom geïnvesteerd in de kracht van Artificial Intelligence. Met behulp van geavanceerde AI-modellen kunnen verslagleggingen snel en accuraat worden geanalyseerd. In het volgende overzicht presenteren we de normen die gebruik maken van de getrainde ValueCare-taalmodellen die specifiek zijn ontwikkeld om de integriteit van de registratie te waarborgen.
=== Taalmodellen en Large Language model normen ===
Hieronder is de lijst te vinden van de AI-normen, zowel de taalmodel- als de LLM-versie. In de kolom erna staat weergegeven of deze normen te gebruiken zijn binnen HT, en dus geauditeerd zijn.
{| class="wikitable" border="1" cellspacing="1" cellpadding="1" style="width:1600px;"
{| class="wikitable" border="1" cellspacing="1" cellpadding="1" style="width:1600px;"
|-
|-
|Nr
| style="width: 650px;" |<span>'''Normomschrijving'''</span>
| style="width: 650px;" |<span>'''Normomschrijving'''</span>
| style="width: 125px;  " |'''Type controle'''
| style="width: 125px;  " |'''Taalmodel versie'''
|'''HT'''
|'''LLM versie  (in ontwikkeling)'''
|'''HT'''
|'''Soort controle'''
|'''Soort controle'''
|'''Bekostiging'''
|'''Bekostiging'''
Regel 74: Regel 42:
| style="width: 100px;  " |<span>'''Planning'''</span>
| style="width: 100px;  " |<span>'''Planning'''</span>
|-
|-
|
|
|
|
|
|
|
|
Regel 81: Regel 53:
|
|
|-
|-
|
|'''Consulten en toeslagen'''
|'''Consulten en toeslagen'''
|
|
|
|
|
|
|
Regel 88: Regel 64:
|
|
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van telefonisch consult (N6400)]]
|
|Taalmodel
|Verslaglegging niet te beoordelen door model
|NVT
|
|[[Verslaglegging niet te beoordelen door model (N6499)|N6499]]
|
|
|
|
|
|-
|00
|Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van telefonisch consult
|[[N6400]]
|Ja
|N6500 (in ontwikkeling)
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 95: Regel 86:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van telefonisch consult (N6401)]]
|01
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van telefonisch consult
|[[N6401]]
|Ja
|N6501 (in ontwikkeling)
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 102: Regel 97:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
| style="width: 500px;" |[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van consult (N6403)]]
|02
| style="width: 125px;" |Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk incorrecte behandelinhoudelijkheid bij registratie van consult
|NVT
|
|[[N6502]]
|
|Rechtmatigheid
|ZPM
|Opgeleverd
|Afgerond
|-
|03
| style="width: 500px;" |Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van consult
| style="width: 125px;" |[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van consult (N6403)|N6403]]
|Ja
|[[N6503]]
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 109: Regel 119:
| style="width: 100px;" |Afgerond
| style="width: 100px;" |Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van consult (N6404)]]
|04
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van consult
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van consult (N6404)|N6404]]
|
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van consult (N6504)|N6504]]
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 116: Regel 130:
|Afgerond  
|Afgerond  
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een diagnostiekconsult (N6407)]]
|07
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een diagnostiekconsult
|[[N6407]]
|
|N6507 (in ontwikkeling)
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 123: Regel 141:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een behandelconsult (N6408)]]
|08
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een behandelconsult
|[[N6408]]
|
|N6508 (in ontwikkeling)
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 130: Regel 152:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een crisisconsult (N6409)]]
|18
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op onterecht diagnostiekconsult ná vastlegging diagnose
|
|
|[[N6518]]
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 137: Regel 163:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|Belcontact duidt op gemist declarabel consult
|09
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een crisisconsult
|Volledigheid
|[[N6409]]
|ZPM
|
|Ontwerpen
|
|Q2 2025
|
|-
|Belcontact met naaste duidt op gemist declarabel consult
|Datafusie
|Volledigheid
|ZPM
|Ontwerpen
|Q2 2025
|-
|Belcontact vindt plaats tijdens consult met andere patiënt (overlap)
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q3 2025
|Afgerond
|-
|-
|Belcontact geregistreerd bij afspraakverplaatsing of no show
|12
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van een toeslag tolk
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van een toeslag tolk (N6412)|N6412]]
|
|
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|-
|Belcontact geregistreerd zonder behandelrelatie tussen behandelaar en patiënt
|13
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van een toeslag tolk
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van een toeslag tolk (N6413)|N6413]]
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q3 2025
|Afgerond
|-
|-
|Telefonisch consult geregistreert van onjuiste tijdsduur
|14
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van groepsconsult
|[[N6414]]
|
|
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q3 2025
|Afgerond
|-
|-
|Onjuiste contactsoort geregistreerd bij telefonisch consult
|15
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van groepsconsult
|Rechtmatigheid
|[[N6415]]
|ZPM
|
|Ontwerpen
|
|Q2 2025
|
|-
|Telefoonnummer komt niet overeen met behandelaar in afspraak
|Datafusie
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|-
|
|Toeslag oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz) ontbreekt
|Toeslag oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz) ontbreekt
|Taalmodel
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|n.t.b.
|-
|-
|
|Afspraak houdt geen verband met ECT
|Afspraak houdt geen verband met ECT
|Taalmodel
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|n.t.b.
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie toeslag tolk (N6413)|Verslaglegging duidt op mogelijke gemiste registratie toeslag tolk (N6413)]]
|Taalmodel
|Volledigheid
|ZPM
|Ontwerpen
|Q2 2025
|-
|-
|
|Toeslag psychodiagnostiek ontbreekt
|Toeslag psychodiagnostiek ontbreekt
|Taalmodel
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q2 2025
|n.t.b.
|-
|-
|
|
|
|
|
|
|
|
Regel 228: Regel 262:
|
|
|-
|-
|'''Planning is realisatie'''
|
|'''Verblijf'''
|
|
|
|
|
|
|
Regel 235: Regel 273:
|
|
|-
|-
|Contact feitelijk geleverd, maar contactduur ongewijzigd bij afwijking > 15 minuten
|05
|Datafusie
|Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van verblijfsdag
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van verblijfsdag (N6405)|N6405]]
|Ja
|[[N6505]]
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q3 2025
|Afgerond
|-
|06
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van verblijfsdag
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van verblijfsdag (N6406)|N6406]]
|
|[[N6506]]
|
|Volledigheid
|ZPM
|Opgeleverd
|Afgerond
|-
|-
|Contact feitelijk geleverd, maar contactduur gewijzigd bij verandering <15 minuten
|
|Datafusie
|Oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz)
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|n.t.b.
|-
|-
|
|
|
|
|
|
|
|
Regel 256: Regel 317:
|
|
|-
|-
|'''Verblijf'''
|
|'''Overige prestaties'''
|
|
|
|
|
|
|
Regel 263: Regel 328:
|
|
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van verblijfsdag (N6405)]]
|10
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van reistijd (N6410)
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van reistijd (N6410)|N6410]]
|
|[[N6510]]
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Opgeleverd
|Opgeleverd
|Afgerond  
|Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van verblijfsdag (N6406)]]
|11
|Taalmodel
|Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van reistijd (N6411)
|[[N6411]]
|
|[[N6511]]
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 277: Regel 350:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|Patiënt in WiFi zonder aanwezigheidsdag
|
|Datafusie
|Afspraak duidt op consultatie ggz door sociaal domein
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 284: Regel 361:
|n.t.b.
|n.t.b.
|-
|-
|Patiënt buiten WiFi met aanwezigheidsdag
|
|Datafusie
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|-
|
|'''Aanspraak & Onverzekerde zorg'''
|
|
|
|
|
|
|
|
|-
|
|Jaarlijkse beloofbrief aan de huisarts staat in concept
|
|
|
|
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 291: Regel 394:
|n.t.b.
|n.t.b.
|-
|-
|Oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz)
|
|Taalmodel
|Feitelijke geleverde zorg duidt op te lage indicatie
|
|
|
|
|Volledigheid
|Volledigheid
|ZPM
|LZ
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q2 2025
|n.t.b.
|-
|
|Feitelijke geleverde zorg duidt op te hoge indicatie
|
|
|
|
|Rechtmatigheid
|LZ
|Ontwerpen
|n.t.b.
|}
 
=== Datafusie ===
{| class="wikitable" border="1" cellspacing="1" cellpadding="1" style="width:1600px;"
|<span>'''Normomschrijving'''</span>
|'''Type controle'''
|'''Soort controle'''
|'''Bekostiging'''
|<span>'''Status'''</span>
|<span>'''Planning'''</span>
|-
|-
|
|
Regel 305: Regel 433:
|
|
|-
|-
|'''Aanspraak & Onverzekerde zorg'''
|'''Consulten en toeslagen'''
|
|
|
|
Regel 312: Regel 440:
|
|
|-
|-
|Controle op tijdige verwijsdatum in brief
|[[Belcontact duidt op gemist (declarabel) consult (N4000)|Belcontact duidt op gemist declarabel consult (N4000)]]
|Taalmodel
|Datafusie
|Volledigheid
|ZPM
|Opgeleverd
|Afgerond
|-
|[[Duur belcontact wijkt af van duur geregistreerd telefonisch consult (N4001)]]
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|-
|Controle op geldige verwijzer in brief
|[[Onjuist contactsoort geregistreerd bij telefonisch consult (N4002)]]
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|-
|Controle op tijdigheid aanmelddatum in brief
|[[Belcontact vindt plaats tijdens consult met andere patiënt (overlap) (N4003)]]
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|-
|Controle op juiste vastlegging AGB-code verwijzer uit brief in EPD
|[[Telefonisch consult geregistreerd zonder belcontact in mobiele data (N4004)]]
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Opgeleverd
|Q2 2025
|Afgerond
|-
|
|
|
|
|
|
|-
|'''Planning is realisatie'''
|
|
|
|
|
|-
|-
|Controle op juiste overname type verwijzer uit brief in EPD
|Contact feitelijk geleverd, maar contactduur ongewijzigd bij afwijking > 15 minuten
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q2 2025
|Vooralsnog niet mogelijk, alleen via N4001.
|-
|-
|Jaarlijkse beloofbrief aan de huisarts staat in concept
|Contact feitelijk geleverd, maar contactduur gewijzigd bij verandering <15 minuten
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Volledigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|Q4 2025
|-
|
|
|
|
|
|
|-
|-
|Feitelijke geleverde zorg duidt op te lage indicatie
|'''Verblijf'''
|Taalmodel
|
|
|
|
|
|-
|Patiënt in WiFi zonder aanwezigheidsdag
|Datafusie
|Volledigheid
|Volledigheid
|LZ
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|n.t.b.
|-
|-
|Feitelijke geleverde zorg duidt op te hoge indicatie
|Patiënt buiten WiFi met aanwezigheidsdag
|Taalmodel
|Datafusie
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|LZ
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|n.t.b.
|-
|-
|
|
Regel 382: Regel 545:
|
|
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van reistijd (N6410)]]
|Behandelaar op externe locatie zonder reistijd
|Taalmodel
|Datafusie
|Volledigheid
|ZPM
|Ontwerpen
|n.t.b.
|-
|
|
|
|
|
|
|-
|'''Aanspraak & Onverzekerde zorg'''
|
|
|
|
|
|-
|[[Verwijsdatum niet juist overgenomen in EPD (N6420)]]
|Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief
|Rechtmatigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
Regel 389: Regel 573:
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|[[Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van reistijd (N6411)]]
|Verwijzer niet juist overgenomen in EPD (N6421)
|Taalmodel
|Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief
|Volledigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|Ontwerpen
|Q4 2025
|-
|[[Vastlegging AGB-code verwijzer niet juist vastgelegd in EPD (N6423)]]
|Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Opgeleverd
|Opgeleverd
|Afgerond
|Afgerond
|-
|-
|Afspraak duidt op consultatie ggz door sociaal domein
|Vastlegging type verwijzer niet juist vastgelegd in EPD (N6424)
|Taalmodel
|Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief
|Volledigheid
|Rechtmatigheid
|ZPM
|ZPM
|Ontwerpen
|Ontwerpen
|Q3 2025
|Q4 2025
|}
 
== Beheer AI: modelversies toelichting waarden ==
Om de kwaliteit van het taalmodel te beheren maken we gebruik van verschillende indicatoren die bepalend zijn voor het voorspellend vermogen van het taalmodel voor verslaglegging. Om een score te koppelen aan de kwaliteit van het model gebruiken we de F1 score.
 
'''F1 score:''' de F1 score is een metriek die wordt gebruikt bij binaire classificatie en informatieopslag om de voorspellende prestaties te beoordelen. Het combineert precisie en recall tot een gemiddelde, waarbij beide even belangrijk worden geacht. De waarde varieert van 0 (slechtst) tot 1 (best), waarbij een score van 1 perfecte precisie en recall aangeeft.
 
* '''Precisie''''':'' hoe vaak klopt het als het model iets als 'positief' aanduidt ten opzichte van alle voorspellingen. Oftewel: het aandeel positieven onder de voorspelde positieven.
* '''Recall''' ''(volledigheid):'' hoeveel van de echte positieve gevallen heeft het model gevonden. Oftewel: het aandeel echte positieven dat is gevonden door het model onder de werkelijke positieven. Dit is belangrijk als je er zeker van wilt zijn dat je niets belangrijks mist.
* '''Accuratesse''''':'' het percentage van alle gevallen (zowel positief als negatief) dat een model correct voorspelt. Het kijkt naar de totale prestaties van het model dus hoeveel van alle voorspellingen juist zijn.
* '''Specificiteit''''':'' een waarde die de kans op een negatief resultaat weergeeft, ook wel '''true negative rate'''. Deze waarde geeft aan hoe vaak de afwezigheid van een bepaalde factor correct wordt geïdentificeerd.
* '''Aantal prediction categorieën''': hoeveel klassen er zijn die voorspeld worden, bij de controles nu; behandelinhoudelijk correct of incorrect = 2.
 
==== Beheer en risicobeheersing van AI-controles ====
Het beheer van de controles op het taalmodel vindt plaats via een aantal specifieke beheermodules, gericht op transparantie en risicobeheersing:
{| class="wikitable"
!Beheerfunctie
!Omschrijving
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Model versie
|Mogelijkheid om de verschillende (historische) modelversies (en bovengenoemde parameters) in te zien.
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Training instellingen
|Inzicht en beheer van de instellingen waarmee het model is getraind.
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering beoordeling
|Instellingen kunnen hier de training- en testset beoordelen; deze beoordeling wordt vervolgens gebruikt als basis voor het trainen van het taalmodel.
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering beoordeling actielijst
|Inzien van verslaglegging over acties die (in test of productie) worden gesignaleerd binnen de taalmodelcontroles.
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Bijtrainingssets
|Overzicht van de regels die in (toekomstige) bijtrainingsfases worden ingezet.
|-
|Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering bijtrainingsbibliotheek
|Hier worden standaard woord(combinaties) weergegeven die frequent voorkomen binnen instellingen en of deze vaker wél of niet geleverd zijn. Wanneer een regel wordt geactiveerd in deze beheertabel, worden er automatisch 25 gegenereerde zinnen met die woordcombinatie toegevoegd aan de bijtrainingsset.
|}
 
== Belangrijke parameters binnen AI ==
{| class="wikitable"
!Parameter
!Omschrijving
!Standaardwaarde
|-
|GGZ_HT_AI_INSTELLING
|Maakt uw organisatie gebruik van  AI bij ValueCare?
|Nee
|-
|N64_MODEL_VERSIE
|Huidige modelversie (instelbaar per organisatie of moment).
|(leeg, kan gevuld worden)
|-
|N64_MODEL_VERSIE_OUD
|Vorige modelversie (voor rapportage of terugval).
|(leeg, kan gevuld worden)
|-
|AI_DRAAIDAGEN_ACCEPTATIE
|Op welke dag draait de AI in de acceptatieomgeving? (Dagnummer, 1 = maandag)
|8 (AI draait niet automatisch)
|-
|AI_DRAAIDAGEN_PRODUCTIE
|Op welke dag draait de AI in de productieomgeving? (Dagnummer, 1 = maandag)
|8 (AI draait niet automatisch)
|-
|AI_EXTRA_DRAAIDAGEN_EINDTIJD
|Tot welk tijdstip zijn extra AI-draaidagen actief?
|17:00 uur
|-
|GGZ_AI_BEOORDELEN_ACTIELIJST_BEHEERTABEL
|Zijn verslagen van de actielijst zichtbaar in het beheerscherm ‘AI: Feitelijke levering beoordeling actielijst’?
|Nee (standaard niet zichtbaar)
|-
|GGZ_AI_FL_MINIMUM_BIJTRAINEN
|Vanaf hoeveel genegeerde items op de actielijst wordt het AI-model automatisch bijgetraind?
|150
|-
|-
|Behandelaar op externe locatie zonder reistijd
|AI_FL_OPLOSSER_BEOORDELINGEN_ACTIELIJST
|Datafusie
|Wiens beoordelingen worden meegenomen in het verder trainen van het model.
|Volledigheid
|(leeg, kan gevuld worden)
|ZPM
|-
|Ontwerpen
|AI_N64_MAX_RUNTIME
|n.t.b.
|Maximale tijd (in seconden) dat het AI-model mag draaien.
|3600 (1 uur)
|-
|GGZ_AI_VERBLIJF_NACHTRAP_VERSLAGREGELTYPE
|Worden specifieke soorten verblijf-verslagen herkend aan een verslagregeltype?
|(leeg, kan gevuld worden)
|-
|AI_FL_VERBLIJF_VERSLAG_GROEPREN
|Worden AI-verblijfsverslagen gegroepeerd?
|Nee
|-
|AI_FL_TIJDSCHRIJVEN_MEDEWERKER_CODE_UITSLUITEN
|Uitsluiten van bepaalde medewerkers van AI-controle op tijdschrijven.
|(leeg, kan gevuld worden)
|-
|GGZ_BLOK_AI_ACTIES_SPECIFIEK_OBV_TOELICHTING
|Zorgt ervoor dat alléén bepaalde AI-acties worden meegenomen in blokkadelijsten (bv. alleen 'AI juist').
|(leeg, kan gevuld worden)
|}
|}
<p style="text-align: center">{{VALUECARE}}</p>
 
== Vragen en antwoorden (Q&A) ==
Voor de vragen en antwoorden (Q&A), ga naar [[AI GGZ - Vragen en antwoorden (Q&A)]]
 
{{VALUECARE}}

Huidige versie van 8 jan 2026 10:24

Inleiding

Digitale transformatie is steeds belangrijker in de GGZ, onder andere door de vergrijzing en stijgende (personeels)kosten. De oude werkwijzen en systemen voldoen niet meer aan de eisen van financiers, accountants en toezichthouders. Op dit moment wordt er veel tijd besteed aan het uitvoeren van steekproeven om het restrisico af te dichten, wat veel administratieve last oplevert.

Gesteund door de afspraken in het Integraal Zorgakkoord (IZA) en adviezen van de Raad van Volksgezondheid en Samenleving (RVS) zet ValueCare voor de GGZ in op het borgen van goede, toegankelijke en betaalbare zorg door:

  • Vermindering van administratieve (verantwoordings)lasten, en
  • Vereenvoudiging van de registratie.

Daarnaast wil ValueCare de zorg helpen door transparant te zijn en kennis te delen. Deze openbare wiki-pagina beschrijft de mogelijkheden van digitale technieken voor de transformatie waar de GGZ voor staat in de komende jaren. ValueCare faciliteert deze verandering via drie methoden:

  • Controles met AI-taalmodellen óf Large Language modellen (LLM)
  • Controles op basis van nieuwe databronnen (datalakehouses)
  • Automatisering via Robotic Process Automation (RPA)


Voor meer informatie over de technieken, ga naar:

Luca analyseert verslagleggingen

Bibliotheek normen Artificial Intelligence

In de zorgsector is nauwkeurige verslaglegging niet enkel een administratieve handeling, maar vormt het ook de basis voor het vaststellen van de rechtmatigheid van geregistreerde zorg, evenals het identificeren van mogelijke gemiste registratie van geleverde diensten. Het handmatig doorlopen en controleren van deze omvangrijke verslagleggingen is echter een arbeidsintensief proces, dat zowel tijdsgebonden als kostbaar kan zijn. ValueCare erkent de behoefte aan een efficiëntere aanpak en heeft daarom geïnvesteerd in de kracht van Artificial Intelligence. Met behulp van geavanceerde AI-modellen kunnen verslagleggingen snel en accuraat worden geanalyseerd. In het volgende overzicht presenteren we de normen die gebruik maken van de getrainde ValueCare-taalmodellen die specifiek zijn ontwikkeld om de integriteit van de registratie te waarborgen.

Taalmodellen en Large Language model normen

Hieronder is de lijst te vinden van de AI-normen, zowel de taalmodel- als de LLM-versie. In de kolom erna staat weergegeven of deze normen te gebruiken zijn binnen HT, en dus geauditeerd zijn.

Nr Normomschrijving Taalmodel versie HT LLM versie (in ontwikkeling) HT Soort controle Bekostiging Status Planning
Consulten en toeslagen
Verslaglegging niet te beoordelen door model NVT N6499
00 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van telefonisch consult N6400 Ja N6500 (in ontwikkeling) Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
01 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van telefonisch consult N6401 Ja N6501 (in ontwikkeling) Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
02 Verslaglegging duidt op mogelijk incorrecte behandelinhoudelijkheid bij registratie van consult NVT N6502 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
03 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van consult N6403 Ja N6503 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
04 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van consult N6404 N6504 Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
07 Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een diagnostiekconsult N6407 N6507 (in ontwikkeling) Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
08 Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een behandelconsult N6408 N6508 (in ontwikkeling) Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
18 Verslaglegging duidt op onterecht diagnostiekconsult ná vastlegging diagnose N6518 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
09 Verslaglegging duidt op mogelijk onjuiste registratie van een crisisconsult N6409 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
12 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van een toeslag tolk N6412 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
13 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van een toeslag tolk N6413 Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
14 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van groepsconsult N6414 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
15 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van groepsconsult N6415 Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Toeslag oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz) ontbreekt Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Afspraak houdt geen verband met ECT Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Toeslag psychodiagnostiek ontbreekt Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Verblijf
05 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van verblijfsdag N6405 Ja N6505 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
06 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van verblijfsdag N6406 N6506 Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Oorlogsgerelateerd psychotrauma (alleen op verblijfsdag D ggz) Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Overige prestaties
10 Verslaglegging duidt op mogelijk onterechte registratie van reistijd (N6410) N6410 N6510 Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
11 Verslaglegging duidt op mogelijk gemiste registratie van reistijd (N6411) N6411 N6511 Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Afspraak duidt op consultatie ggz door sociaal domein Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Aanspraak & Onverzekerde zorg
Jaarlijkse beloofbrief aan de huisarts staat in concept Rechtmatigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Feitelijke geleverde zorg duidt op te lage indicatie Volledigheid LZ Ontwerpen n.t.b.
Feitelijke geleverde zorg duidt op te hoge indicatie Rechtmatigheid LZ Ontwerpen n.t.b.

Datafusie

Normomschrijving Type controle Soort controle Bekostiging Status Planning
Consulten en toeslagen
Belcontact duidt op gemist declarabel consult (N4000) Datafusie Volledigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Duur belcontact wijkt af van duur geregistreerd telefonisch consult (N4001) Datafusie Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Onjuist contactsoort geregistreerd bij telefonisch consult (N4002) Datafusie Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Belcontact vindt plaats tijdens consult met andere patiënt (overlap) (N4003) Datafusie Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Telefonisch consult geregistreerd zonder belcontact in mobiele data (N4004) Datafusie Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Planning is realisatie
Contact feitelijk geleverd, maar contactduur ongewijzigd bij afwijking > 15 minuten Datafusie Rechtmatigheid ZPM Ontwerpen Vooralsnog niet mogelijk, alleen via N4001.
Contact feitelijk geleverd, maar contactduur gewijzigd bij verandering <15 minuten Datafusie Volledigheid ZPM Ontwerpen Q4 2025
Verblijf
Patiënt in WiFi zonder aanwezigheidsdag Datafusie Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Patiënt buiten WiFi met aanwezigheidsdag Datafusie Rechtmatigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Overige prestaties
Behandelaar op externe locatie zonder reistijd Datafusie Volledigheid ZPM Ontwerpen n.t.b.
Aanspraak & Onverzekerde zorg
Verwijsdatum niet juist overgenomen in EPD (N6420) Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Verwijzer niet juist overgenomen in EPD (N6421) Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief Rechtmatigheid ZPM Ontwerpen Q4 2025
Vastlegging AGB-code verwijzer niet juist vastgelegd in EPD (N6423) Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief Rechtmatigheid ZPM Opgeleverd Afgerond
Vastlegging type verwijzer niet juist vastgelegd in EPD (N6424) Taalmodel/PDF-scan verwijsbrief Rechtmatigheid ZPM Ontwerpen Q4 2025

Beheer AI: modelversies toelichting waarden

Om de kwaliteit van het taalmodel te beheren maken we gebruik van verschillende indicatoren die bepalend zijn voor het voorspellend vermogen van het taalmodel voor verslaglegging. Om een score te koppelen aan de kwaliteit van het model gebruiken we de F1 score.

F1 score: de F1 score is een metriek die wordt gebruikt bij binaire classificatie en informatieopslag om de voorspellende prestaties te beoordelen. Het combineert precisie en recall tot een gemiddelde, waarbij beide even belangrijk worden geacht. De waarde varieert van 0 (slechtst) tot 1 (best), waarbij een score van 1 perfecte precisie en recall aangeeft.

  • Precisie: hoe vaak klopt het als het model iets als 'positief' aanduidt ten opzichte van alle voorspellingen. Oftewel: het aandeel positieven onder de voorspelde positieven.
  • Recall (volledigheid): hoeveel van de echte positieve gevallen heeft het model gevonden. Oftewel: het aandeel echte positieven dat is gevonden door het model onder de werkelijke positieven. Dit is belangrijk als je er zeker van wilt zijn dat je niets belangrijks mist.
  • Accuratesse: het percentage van alle gevallen (zowel positief als negatief) dat een model correct voorspelt. Het kijkt naar de totale prestaties van het model dus hoeveel van alle voorspellingen juist zijn.
  • Specificiteit: een waarde die de kans op een negatief resultaat weergeeft, ook wel true negative rate. Deze waarde geeft aan hoe vaak de afwezigheid van een bepaalde factor correct wordt geïdentificeerd.
  • Aantal prediction categorieën: hoeveel klassen er zijn die voorspeld worden, bij de controles nu; behandelinhoudelijk correct of incorrect = 2.

Beheer en risicobeheersing van AI-controles

Het beheer van de controles op het taalmodel vindt plaats via een aantal specifieke beheermodules, gericht op transparantie en risicobeheersing:

Beheerfunctie Omschrijving
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Model versie Mogelijkheid om de verschillende (historische) modelversies (en bovengenoemde parameters) in te zien.
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Training instellingen Inzicht en beheer van de instellingen waarmee het model is getraind.
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering beoordeling Instellingen kunnen hier de training- en testset beoordelen; deze beoordeling wordt vervolgens gebruikt als basis voor het trainen van het taalmodel.
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering beoordeling actielijst Inzien van verslaglegging over acties die (in test of productie) worden gesignaleerd binnen de taalmodelcontroles.
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Bijtrainingssets Overzicht van de regels die in (toekomstige) bijtrainingsfases worden ingezet.
Beheer Risicobeheersing Taalmodel: Feitelijke levering bijtrainingsbibliotheek Hier worden standaard woord(combinaties) weergegeven die frequent voorkomen binnen instellingen en of deze vaker wél of niet geleverd zijn. Wanneer een regel wordt geactiveerd in deze beheertabel, worden er automatisch 25 gegenereerde zinnen met die woordcombinatie toegevoegd aan de bijtrainingsset.

Belangrijke parameters binnen AI

Parameter Omschrijving Standaardwaarde
GGZ_HT_AI_INSTELLING Maakt uw organisatie gebruik van AI bij ValueCare? Nee
N64_MODEL_VERSIE Huidige modelversie (instelbaar per organisatie of moment). (leeg, kan gevuld worden)
N64_MODEL_VERSIE_OUD Vorige modelversie (voor rapportage of terugval). (leeg, kan gevuld worden)
AI_DRAAIDAGEN_ACCEPTATIE Op welke dag draait de AI in de acceptatieomgeving? (Dagnummer, 1 = maandag) 8 (AI draait niet automatisch)
AI_DRAAIDAGEN_PRODUCTIE Op welke dag draait de AI in de productieomgeving? (Dagnummer, 1 = maandag) 8 (AI draait niet automatisch)
AI_EXTRA_DRAAIDAGEN_EINDTIJD Tot welk tijdstip zijn extra AI-draaidagen actief? 17:00 uur
GGZ_AI_BEOORDELEN_ACTIELIJST_BEHEERTABEL Zijn verslagen van de actielijst zichtbaar in het beheerscherm ‘AI: Feitelijke levering beoordeling actielijst’? Nee (standaard niet zichtbaar)
GGZ_AI_FL_MINIMUM_BIJTRAINEN Vanaf hoeveel genegeerde items op de actielijst wordt het AI-model automatisch bijgetraind? 150
AI_FL_OPLOSSER_BEOORDELINGEN_ACTIELIJST Wiens beoordelingen worden meegenomen in het verder trainen van het model. (leeg, kan gevuld worden)
AI_N64_MAX_RUNTIME Maximale tijd (in seconden) dat het AI-model mag draaien. 3600 (1 uur)
GGZ_AI_VERBLIJF_NACHTRAP_VERSLAGREGELTYPE Worden specifieke soorten verblijf-verslagen herkend aan een verslagregeltype? (leeg, kan gevuld worden)
AI_FL_VERBLIJF_VERSLAG_GROEPREN Worden AI-verblijfsverslagen gegroepeerd? Nee
AI_FL_TIJDSCHRIJVEN_MEDEWERKER_CODE_UITSLUITEN Uitsluiten van bepaalde medewerkers van AI-controle op tijdschrijven. (leeg, kan gevuld worden)
GGZ_BLOK_AI_ACTIES_SPECIFIEK_OBV_TOELICHTING Zorgt ervoor dat alléén bepaalde AI-acties worden meegenomen in blokkadelijsten (bv. alleen 'AI juist'). (leeg, kan gevuld worden)

Vragen en antwoorden (Q&A)

Voor de vragen en antwoorden (Q&A), ga naar AI GGZ - Vragen en antwoorden (Q&A)

Overgenomen van "https://www.normenkaderzorg.nl/index.php?title=AI_-_Automatisering_Zorgregistratie_(GGZ)&oldid=82529"