Korte opening
Deloitte werkt al meer dan vijf jaar samen met GGD Rotterdam-Rijnmond (GGD RR) aan een technologische en organisatorische transformatie richting datagedreven werken. Wat begon met de behoefte aan betrouwbare inzichten voor feitelijke besluitvorming tijdens de coronacrisis, is uitgegroeid tot een jarenlange samenwerking en een duurzaam datafundament voor de publieke gezondheid in de regio. Hierdoor kan de GGD RR sneller handelen, beter sturen en gerichter voorkomen, waardoor de organisatie nu een van de voorlopers is in het publieke gezondheidsdomein.
Aanleiding en ambities
Sinds de coronacrisis is duidelijk hoe belangrijk het is dat GGD Rotterdam-Rijnmond efficiënt werkt en snel over betrouwbare informatie beschikt. Zo kan de organisatie beter inspelen op onverwachte druk op de publieke gezondheidszorg. Dit vraagt om goede monitoring en het tijdig signaleren van infectie-uitbraken.
Ook preventie speelt hierin een belangrijke rol. Met data als basis kan de GGD gerichter bepalen waar preventieve maatregelen nodig zijn en welke aanpak het meeste effect heeft.
Nu deze datafundering staat, zet GGD Rotterdam-Rijnmond de volgende stap: AI. Daarmee wil de organisatie medewerkers ondersteunen in hun dagelijkse werk, zodat zij efficiënter kunnen werken en meer ruimte krijgen voor de dingen die ertoe doen.
Oplossing
Deloitte werkt in co-creatie nauw samen met de GGD RR. Als onderdeel van het datateam organiseren we workshops om behoeften en use cases op te halen, ontwikkelen we oplossingen en begeleiden we gebruikers bij de adoptie. Hieronder volgen de belangrijkste onderdelen waarbij Deloitte heeft bijgedragen aan de technologische innovatie binnen het groeiende datateam van de GGD RR:
- Modern dataplatform: een centraal, veilig platform in de cloud als basis voor alle gegevens en analyses. Concreet: implementatie van Azure Cloud en een centraal data warehouse, met een lopende migratie naar Databricks om de steeds complexere vraagstukken te kunnen uitwerken.
- Stuurinformatie voor teams: maatwerkdashboards voor diverse teams (Vaccinatie Advies Centrum, Financiën, Toezicht kinderopvang, TBC, Seksuele gezondheid, etc.) zodat informatie direct bruikbaar is voor operationele en bestuurlijke besluitvorming. Concreet: opzetten van API-koppelingen met meerdere externe partijen voor geautomatiseerde datastromen en dashboard met (near-)realtime data.
- Logistieke automatisering: een volledig geautomatiseerde oplossing voor het beheren van vaccinvoorraden en benodigdheden voor de jaarlijkse COVID-vaccinatiecampagne, inclusief voorspellende functionaliteit voor voorraadplanning.
- Snellere uitbraakrespons met NAIZ (NetwerkAnalyse InfectieZiekten): een applicatie die de detectie en monitoring van infectie-uitbraken verbetert. Begin 2025 werd NAIZ ingezet om tijdens een mazelenuitbraak snel inzicht te krijgen, waardoor er gericht op scholen kon worden gevaccineerd. De app is ontwikkeld met Neo4j, Python en React.
- Datagedreven preventie: nadat huidkankercijfers in Nederland stegen naar 1 op de 5 is het project Gezond in de Zon opgericht. Dit project is een mooi voorbeeld van de nieuwe werkwijze binnen de GGD RR. Meteen aan het begin van het project hebben we data van verschillende bronnen verzameld en gecombineerd om zo een huidkanker-risicofactor op wijkniveau te maken. Daarmee heeft de GGD bepaald waar zonnebrandpalen en schaduwvoorzieningen het meeste effect hebben en wordt de aanpak gestuurd met live inzichten en gedragsmetingen.
- Eerste AI-oplossingen: bezig met het coöperatief ontwikkelen van een veilige AI-assistent die medewerkers helpt bij het beantwoorden van vragen van burgers en het vinden van interne informatie. Concreet: ontwikkeling van RAG-model + Agentic AI oplossing in Databricks.
Impact
De samenwerking heeft de GGD Rotterdam-Rijnmond wendbaarder, efficiënter en meer datagedreven gemaakt. Dit is steeds gebeurd binnen strikte wettelijke en ethische kaders, met voortdurende aandacht voor gegevensbescherming, privacy en verantwoorde AI-inzet. Dit heeft geleid tot:
- Snellere detectie en respons bij infectie-uitbraken dankzij NAIZ en near-realtime datastromen.
- Efficiënter voorraadbeheer en operationele voorbereiding voor de najaarscampagne door automatisering, met vermindering van handmatig werk en lager risico op tekorten of overschotten.
- Betere, eenduidige informatie voor meerdere teams via dashboards, waardoor besluitvorming en verantwoording sneller en feitelijker verloopt.
- Doelmatige preventie en gerichte inzet van middelen door bijvoorbeeld wijkgerichte risicoscores en live monitoring van campagnes.
- Verhoogde samenwerking met externe partners door API-koppelingen, waardoor samenwerking en datadeling soepeler verloopt.• Versterkte organisatorische capaciteiten: medewerkers zijn getraind in het werken met data en er is een groeipad voor verdere AI-adoptie (bijvoorbeeld de subsidievinder) uitgezet.
Kortom, de inzet van een modern dataplatform, slimme applicaties en datagedreven werkwijzen heeft GGD Rotterdam-Rijnmond gepositioneerd als technisch voorloper binnen het publieke gezondheidsdomein en als inspiratiebron voor andere GGD’en die vergelijkbare transities willen realiseren.
