Drie vragen aan... Prof. dr. Ger Koole

1. U onderzoekt de rol van optimalisatie en machine learning in uiteenlopende vormen van dienstverlening (met name call centers en de gezondheidszorg) en in winstmaximalisatie. Wat is de overeenkomst tussen al die gebieden, en hoe draagt wiskunde bij aan het verbeteren van de dienstverlening?

“Het gaat in alle gevallen om het afstemmen van vraag en aanbod. De beste manier om dat te doen kan verschillen, en dat geldt zeker voor de gebieden waarop ik werkzaam ben. Maar het draait er telkens om dat je efficiënt inspeelt op een fluctuerende vraag.

Wiskunde en optimalisatietechnieken kun je gebruiken om systemen te ontwikkelen die ondersteuning bieden bij ingewikkelde beslissingen. Neem het maken van roosters voor call centers of ziekenhuizen. In call centers heb je te maken met een vraag die sterk kan fluctueren, niet alleen van maand tot maand, maar zelfs van uur tot uur. En ook in de zorg komt heel veel wiskunde kijken bij het inplannen van personeel. Je moet afspraken op zo’n manier maken dat de patiënten zo snel en efficiënt mogelijk worden geholpen, en tegelijk de middelen van het ziekenhuis optimaal inzetten. Je moet rekening houden met de diensten die personeel kan draaien, met de wettelijke randvoorwaarden, met mensen die niet komen opdagen, met de capaciteit die je nodig hebt om een behandeling uit te voeren, enzovoort. Het is een complexe puzzel.

Om de vraag en de capaciteit op elkaar af te stemmen moet je eerst een goede voorspelling van de vraag hebben: wat kun je op een zeker moment verwachten? Daarbij komt statistiek en machine learning kijken. Vervolgens verwerk je die voorspelling in een model waarin je bepaalt hoe je je capaciteit moet inzetten.

Hoe dat model er uitziet hangt af van de omstandigheden. Bij call centers is vooral snel reageren belangrijk, in ziekenhuizen is het van belang dat de zorg goed wordt gespreid zodat het systeem niet overbelast wordt (het beruchte ‘hollen of stilstaan’), en bij het inkomstenbeheer van bijvoorbeeld hotels wil je de prijzen zó instellen dat je de vraag stuurt, zodat die aansluit bij je capaciteit.”

2. Bij de vragen waar u mee bezig bent lijkt het soms toch om meer te gaan dan wiskunde alleen. U bent bijvoorbeeld betrokken geweest bij het verdelen van coronapatiënten over de ziekenhuizen in Nederland. Daar speelden natuurlijk ook andere belangen dan efficiëntie.

“Ik ben in 2020 benaderd door het Landelijk Coördinatie Centrum Patiënten Spreiding. Met twee collega’s ontwierp ik een voorspelmodel voor de bedbezetting per zorgregio. Op basis daarvan werden ziekenhuispatiënten met covid-19 waar nodig verplaatst. Het was een wiskundig verantwoord model, dat gebruik maakte van statistiek en wachtrijtheorie. Voor artsen ligt het werken met dit soort modellen niet voor de hand. Ziekenhuizen deden al wel aan integraal capaciteitsmanagement, en dit was voor veel van hen een reden daar toch weer stappen in te zetten.

Sommige aanbevelingen riepen inderdaad weerstand op. Zo konden we sommige covid-patiënten overplaatsen naar Duitsland. Dat zou hier per patiënt ruimte hebben gegeven om zeven extra openhartoperaties uit te voeren. Maar IC-artsen wilden er niet aan. Dan krijg je dus een sub-optimale oplossing. Gelukkig heeft de uitgestelde zorg achteraf relatief weinig levens gekost.”

3. Hoe groot zal de invloed van AI op de zorg zijn?

“AI-systemen ontwikkelen zich zodanig dat die meer kunnen gaan betekenen in de zorg, zeker nu Spoedeisende Hulpposten en huisartsenposten overbelast zijn. In mijn optiek gaan we toe naar meer 24/7-zorg. Mensen gaan eerst zelf googlen, en krijgen een zorgprofessional te spreken als daar reden toe lijkt te zijn. Dat hoeft niet altijd live, en het hoeft ook geen halve dag te kosten om naar dat plekje op je arm te laten kijken. In Zwitserland werken ze al met 24/7 online huisartsenposten, bemand door call-centermedewerkers, verpleegkundigen en artsen. Natuurlijk moet je er verantwoord mee omgaan, maar de zorg moet meer open. Als artsen dat niet gaan doen, doen patiënten het zelf wel.”

Ger Koole

Ger Koole is hoogleraar wiskunde aan de Vrije Universiteit Amsterdam. Hij geeft les in Business Analytics en Optimalisatie aan verschillende groepen studenten. Koole's onderzoek is gericht op het gebruik van optimalisatie en machine learning voor serviceactiviteiten; met name callcenters, gezondheidszorg en inkomstenbeheer.

Naast zijn academische werk is Koole ook ondernemer, gespecialiseerd in Operations Management en Business Analytics. Eind 2020, tijdens de tweede Covid-golf, hielp hij het LCPS, het Nederlandse centrum dat belast is met de verspreiding van Covid-19-patiënten, bij het berekenen van de beste manier om patiënten te verdelen over de beschikbare bedden op IC's en klinieken. Koole was mede-oprichter van CCmath, een bedrijf voor het optimaliseren van callcenterpersoneel, en van Adscience, een bedrijf dat zich richt op optimalisatie van internetadvertenties.