Nieuwe inzichten uit het COOCK FINE-project tonen hoe data en AI kunnen bijdragen aan efficiëntere en gepersonaliseerde voedingszorg
De zorgsector staat voor een grote uitdaging op het gebied van voedingsmonitoring en maaltijdbeheer. Een gebrek aan nauwkeurige registratie van voedselinname en een beperkte integratie met andere databronnen zoals de medische dossiers maken het moeilijk om voeding echt op maat van de zorgontvanger af te stemmen. Binnen het COOCK+ FINE-project wordt er in kaart gebracht hoe een data-ecosysteem kan bijdragen aan betere voedingszorg. Via interviews met stakeholders in drie zorginstellingen – van keukenpersoneel en zorgverleners tot beleidsmakers en IT-specialisten – en brede co-creatiesessies rond de mogelijkheden met een AI-tool, brachten we de pijnpunten en opportuniteiten in kaart.
De lessons learned uit het FINE-project schetsen hoe innovatieve datasystemen de zorgsector kunnen helpen om het voedingsproces niet alleen efficiënter te monitoren, maar ook écht te personaliseren en hoe betere data-integratie kan bijdragen aan een efficiënter en effectiever voedingsbeleid in de zorg.
De noodzaak van geavanceerde voedingsmonitoring
Uit de verschillende stakeholder bevragingen en co-creatie sessies blijkt al snel dat voedingsmonitoring in zorginstellingen nog steeds sterk afhankelijk is van manuele observaties en losse registratiesystemen. Mede door een fragmentatie tussen de verschillende registratiesystemen en het gebrek aan realtime-data uitwisseling tussen keuken, logistiek verantwoordelijken, zorgpersoneel, diëtisten etc. gaat er cruciale informatie verloren of worden er zaken vaak te laat opgemerkt.
Zo wordt de voedingsinname bijvoorbeeld nog vaak geregistreerd via een subjectief scoresysteem met een schaal van bijvoorbeeld 1 tot 4 om aan te geven hoeveel er werd gegeten. Dit geeft een inschatting zonder specifieke inzichten in de geconsumeerde voedingsstoffen, wat- vooral bij zorgontvangers met verhoogde eiwitbehoefte of risico op ondervoeding- een ontoereikende methode blijkt. Daarnaast is dit ook zeer sterk afhankelijk van de vaardigheden en oplettendheid van de persoon die registreert.
Hier ligt er zeker een opportuniteit voor het inzetten van geavanceerde monitoringstools voor het meten van data op persoonsniveau, naast de bestaande digitale maaltijdsystemen. Slimme camera’s met beeldherkenning kunnen vastleggen en analyseren welke voedingscomponenten worden gegeten en welke verloren gaan. Dit stelt de zorgteams in staat om sneller en gerichter in te grijpen bij zorgontvangers die risico lopen op ondervoeding of specifieke nutriënten onvoldoende binnenkrijgen. Natuurlijk zijn slimme koppelingen tussen datasystemen hiervoor noodzakelijk.
Data-integratie en slimme koppelingen tussen systemen
Dit blijkt een van de grootste uitdaging binnen de voedingszorg. Vandaag de dag bestaan steeds meer initiatieven om data te integreren in zorginstellingen (digitale maaltijdbeheersystemen voor voorraadbeheer, maaltijdplanning en dieetregistratie, elektronische patiëntendossiers, digitale consumptiegegevens etc.), maar deze verschillende softwaretools zijn nog te vaak losgekoppeld van elkaar. Dit gebrek aan integratie leidt tot dubbel werk en een inefficiënte aanpak, waardoor het groot potentieel van deze systemen vandaag nog niet wordt benut. Daarnaast belemmert het ook de communicatie tussen afdelingen of personeel. Doordat de systemen niet gekoppeld zijn dienen wijzigingen nog manueel doorgegeven te worden waardoor het proces vertraagd wordt en het risico op fouten wordt verhoogd.
Een geïntegreerd datasysteem biedt dus de mogelijkheid om steeds te beschikken over actuele voedingsinformatie, de efficiëntie van de systemen te verhogen en op elkaar af te stemmen, de workflow te verbeteren en het risico op fouten te verminderen.
Daarnaast kan ook vraag en aanbod beter op elkaar afgestemd worden waardoor meer gepersonaliseerde voeding of ‘voeding op maat’ mogelijk wordt. Maaltijden worden zo namelijk beter/sneller/accurater afgestemd op de noden van de zorgontvangers waardoor de voedingstoestand verbetert en voedselverspilling vermeden wordt. Een mooie doelstelling om na te streven.
Een concreet voorbeeld is het gebruik van slimme camera’s en RFID tags op maaltijdtrays die de mogelijkheid bieden om voedselinname en voedselverlies op persoonsniveau te registreren en te koppelen aan het elektronisch patiëntendossier en op termijn hopelijk ook het medisch dossier. Wanneer systematisch de dagelijkse voedingsbehoefte niet ingenomen wordt kan een melding aan de diëtist, of andere verantwoordelijke zorgverlener, ervoor zorgen dat er snel bijgestuurd kan worden. Door deze informatie ook te koppelen aan serviceplatforms en maaltijdbeheersystemen kunnen veranderingen in dieetvoorschriften snel worden doorgegeven zodat aanpassingen kunnen worden doorgevoerd. Ook persoonsgebonden, en algemene voedingstrends kunnen op deze manier geregistreerd worden, waardoor automatische aanpassingen doorgevoerd kunnen worden.
Het pad naar gepersonaliseerde voeding wordt ingezet, en hier kan data een zeer belangrijke rol in spelen, al valt de rol van het zorgend personeel en de logistiek assistenten hier niet weg te denken. Deze is in dit verhaal duidelijk onmiskenbaar.
Met de groeiende rol van data rijzen natuurlijk ook de vragen en bezorgdheden rond de ‘veiligheid’. Een aantal ethische en juridische uitdagingen* komen op ons pad en moeten worden aangegaan. Ook deze zaken worden uitgezocht in het FINE project.
Standaardisatie, gegevensbeveiliging en het FAIR principe
Voor een succesvolle implementatie van digitale voedingsmonitoring en om data efficiënt en veilig te kunnen koppelen en delen is standaardisatie van gegevens essentieel. Systemen moeten werken volgens een uniforme taxonomie, zodat informatie naadloos kan worden gedeeld tussen verschillende platforms. Dit vereist niet alleen technologische aanpassingen, maar ook duidelijke afspraken over gegevensbeheer, ontologie privacy en eigenaarschap.
Het FAIR-principe (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) speelt hierbij een cruciale rol, maar wordt nog te weinig toegepast in de zorgsector. Veel instellingen hebben beperkte kennis over hoe data efficiënt gedeeld kunnen worden zonder de controle over eigenaarschap te verliezen. Dit belemmert de uitwisseling van gegevens tussen instellingen. Een zorgontvanger die van een ziekenhuis naar een woonzorgcentrum verhuist, verliest vaak cruciale informatie over zijn voedingsstatus, simpelweg omdat er geen goed geïntegreerd datasysteem bestaat. Ook in de integratie van data over instellingen heen liggen nog veel onderbenutte opportuniteiten.
Door het FAIR-principe breed te implementeren en te investeren in datakennis, kan de zorgsector efficiënter en effectiever worden, met beter gecoördineerde voedingszorg als resultaat.
