Projectleider AI op de poli
Technologie in de zorg werkt pas echt als die aansluit op mensen en processen. Als projectleider AI op de poli zorg jij dat slimme modellen niet op de plank blijven liggen, maar echt bijdragen aan betere zorg en efficiënte werkprocessen.
Als projectleider AI leid je de implementatie van het voorspellende no-show model op de poliklinieken van het Diakonessenhuis en het UMC Utrecht. Je vertaalt technologie naar de praktijk, begeleidt cultuurverandering en zorgt dat processen klaar zijn voor duurzame inzet van AI.
Implementatie van het no-show model
Het UMC Utrecht heeft een voorspellend AI-model ontwikkeld dat patiënten met een verhoogd risico op no-show (het niet op komen dagen op een afspraak) identificeert. Door deze groep gericht te benaderen, bijvoorbeeld via telefonische herinneringen, kan het aantal gemiste afspraken aanzienlijk dalen. Hoewel het model technisch gereed is en open source beschikbaar wordt gesteld, blijkt opschaling naar andere zorginstellingen in de regio uitdagend. Verschillen in organisatiecultuur, werkprocessen en beperkte ervaring met verandermanagement vormen belangrijke obstakels voor duurzame implementatie.
Je stuurt als projectleider het team aan dat het no-show model in het Diakonessenhuis implementeert. Dit team bestaat uit medewerkers van IT- en BI-afdelingen, data scientists, afdelingshoofden en teamleiders van poliklinieken, medewerkers van telefooncentrale en poli-secretariaten. Daarnaast werk je nauw samen met projectleiders van ‘De poli van de toekomst’ (Diakonessenhuis) en ‘De zorg van morgen’ (UMC Utrecht).
Je taken bestaan onder andere uit:
Opstellen en bewaken van een implementatieplan, inclusief planning, mijlpalen en verantwoordelijkheden.
Coördineren van het multidisciplinaire projectteam en borgen van duidelijke communicatie met alle betrokkenen.
Analyseren van verschillen in organisatiecultuur, processen en systemen tussen UMC Utrecht en het Diakonessenhuis voor de ontwikkeling van een generiek implementatiekader van het no-show model.
Signaleren van kansen om andere AI-toepassingen op de poli te implementeren.
Realiseren van projectdoelen binnen gestelde kaders.
Heldere procesanalyses maken op basis waarvan verbeteringen worden gestart.
Analyseren van knelpunten, monitoren van risico’s en zorgen voor tijdige bijsturing.
Coördineren van inzet data scientists in het UMC Utrecht en Diakonessenhuis om in samenwerking tot een werkend AI-model voor de regio te komen.
Het UMC Utrecht, met ruim 12.000 medewerkers, is één van de grootste publieke zorginstellingen van Nederland en een voorloper in zorg, onderzoek en onderwijs. Je komt te werken binnen het AI for Health team. Functioneel val je onder de programmamanager domein polikliniek, functieafdeling en dagbehandeling.
Je zal voor ongeveer de helft van de tijd in het UMC Utrecht te vinden zijn en de andere helft werk je op locatie bij het Diakonessenhuis. In het Diakonessenhuis werk je samen met de AI-expertgroep, bestaande uit collega’s van ICT, BI en de zorg. Ook heb je veel te maken met het ‘programma polikliniek van de toekomst’, dat wordt getrokken door medewerkers van het team Strategie en Innovatie. Voor het implementeren van de AI-toepassing werk je vooral samen met de poliklinieken, de data scientist, integraal capaciteitsmanagement en ICT.
Wo-werk- en denkniveau met 3-5 jaar ervaring in proces & projectmanagement binnen de zorg.
Ervaring met coördineren en implementeren van digitale innovaties in zorgorganisaties.
Kennis van multidisciplinaire projectmethoden, risicomanagement en tactisch-strategisch beleid.
Vaardigheid in analyseren, adviseren en het creëren van draagvlak.
Je bent organisatiesensitief, analytisch en resultaatgericht.
Je hebt oog en aandacht voor de leden in het team en een goede teamdynamiek.
Je bent secuur en goed in het structureren en behouden van overzicht en prioritering. Je staat stevig in je schoenen en bent (organisatie)sensitief.
Mailen met vragen over deze vacature mag naar Wendy Gouw – Ellenbroek ([email protected]) namens het UMC Utrecht of naar Linda van Aalten ([email protected]) namens het Diakonessenhuis.
© BSL Media & Learning, onderdeel van Springer Nature