Mantelzorg Assistent
- Publicatiecategorie
- Impactvolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, IAMA
- Status
- In gebruik
Algemene informatie
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Link naar publiekspagina
Verantwoord gebruik
Doel en impact
Doel: Het doel van de Mantelzorg Assistent is om mantelzorgers maatwerk te bieden qua informatievoorziening en toegang tot zorg. Daarnaast helpt het de gemeente Assen om beter beleidsinzicht te krijgen over de mantelzorgpopulatie. Het uiteindelijke doel is om de last van mantelzorg te verlichten, de communicatie en coördinatie te verbeteren, de kennis en vaardigheden van mantelzorgers te vergroten en hun welzijn te bevorderen.
Impact: Het algoritme heeft een aanzienlijke impact op de ondersteuning van mantelzorgers. Door gepersonaliseerde informatie en assistentie te bieden, helpt het mantelzorgers om beter geïnformeerd en ondersteund te worden in hun zorgtaak. Dit leidt tot een verbeterde kwaliteit van zorg en een verhoogd welzijn van zowel de mantelzorgers als de zorgbehoevenden. Daarnaast biedt het algoritme de gemeente waardevolle inzichten in de behoeften en kenmerken van de mantelzorgpopulatie, wat helpt bij het formuleren van effectief beleid en gerichte ondersteuning.
Afwegingen
Voordelen:
Het algoritme biedt mantelzorgers gepersonaliseerde informatie en ondersteuning, waardoor zij sneller en adequater geholpen worden. Dit verbetert de kwaliteit van zorg en verhoogt het welzijn van zowel mantelzorgers als zorgbehoevenden. Daarnaast zorgt het algoritme voor efficiëntere communicatie en coördinatie, wat tijd en middelen bespaart. De verzamelde gegevens geven de gemeente Assen waardevol inzicht in de behoeften van mantelzorgers, waardoor beleid gerichter kan worden ontwikkeld. Mantelzorgers ervaren meer gemoedsrust dankzij gerichte adviezen, waardoor zij zich beter ondersteund voelen.
Nadelen:
Er bestaat een risico op bias, waardoor bepaalde groepen mantelzorgers mogelijk worden bevoordeeld of benadeeld. Ook brengt het verwerken van persoonsgegevens privacyrisico’s met zich mee, zoals ongeautoriseerde toegang tot gevoelige informatie. Verder kunnen mantelzorgers met beperkte digitale vaardigheden moeite hebben met het gebruik van de app, wat kan leiden tot ongelijke toegang tot ondersteuning.
Alternatieven:
Handmatige ondersteuning door gemeentemedewerkers is mogelijk, maar minder efficiënt en minder gepersonaliseerd. Algemene informatievoorziening via bijvoorbeeld brochures of websites biedt geen maatwerk en sluit minder goed aan op de individuele behoeften van mantelzorgers.
Ethische afwegingen:
Het waarborgen van privacy en gegevensbescherming is essentieel; dit wordt geregeld via een DPIA en naleving van de AVG, met passende beveiligingsmaatregelen. Om gelijke behandeling te garanderen, wordt het algoritme regelmatig gecontroleerd op bias en worden audits uitgevoerd. Transparantie wordt geboden door mantelzorgers duidelijk te informeren over het gebruik van het algoritme en de verwerking van hun gegevens.
Conclusie:
Het algoritme biedt aanzienlijke voordelen voor de ondersteuning van mantelzorgers en het beleidsinzicht van de gemeente Assen. Hoewel er risico’s zijn, worden deze beperkt door passende maatregelen op het gebied van privacy, gelijke behandeling en transparantie. De voordelen wegen op tegen de nadelen, waardoor de inzet van het algoritme gerechtvaardigd is en bijdraagt aan het welzijn van mantelzorgers.
Menselijke tussenkomst
Gebruik van de uitkomsten van het algoritme:
De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door medewerkers van de gemeente Assen en andere betrokken organisaties zoals Vaart Welzijn. Deze medewerkers gebruiken de informatie om mantelzorgers beter te ondersteunen en om beleid te maken.
Controle en bijstelling:
- Menselijke controle: Medewerkers controleren de uitkomsten van het algoritme door de gegevens te vergelijken met hun eigen kennis en ervaring. Ze kunnen ook feedback vragen aan de mantelzorgers om te zien of de adviezen en informatie nuttig zijn.
- Bijstelling: Als blijkt dat het algoritme niet goed werkt of verkeerde adviezen geeft, kunnen de medewerkers het algoritme bijstellen. Dit gebeurt door de gegevens aan te passen of door het algoritme opnieuw te trainen met nieuwe informatie.
- Regelmatige audits: Er worden regelmatig audits uitgevoerd om te controleren of het algoritme nog steeds goed werkt en geen fouten maakt. Dit helpt om eventuele problemen snel op te sporen en op te lossen.
Geen menselijke tussenkomst:
In sommige gevallen is er geen menselijke tussenkomst nodig. Bijvoorbeeld, als het algoritme automatisch berichten stuurt naar mantelzorgers met tips en adviezen, gebeurt dit zonder dat een medewerker dit hoeft te controleren.
Risicobeheer
Technische risico’s:
De dataveiligheid van mantelzorgers wordt gewaarborgd door versleuteling, beveiligde opslag en het gebruik van SSL/HTTPS voor veilige communicatie. De leverancier is verantwoordelijk voor het onderhoud van systemen en software, met regelmatige updates en controles om de veiligheid en werking van het algoritme te garanderen. Het functioneren van het algoritme wordt continu gemonitord, zodat eventuele fouten snel worden opgespoord en opgelost.
Juridische risico’s:
Het algoritme voldoet aan de AVG en er is een DPIA uitgevoerd om privacyrisico’s te identificeren en beperken. Mantelzorgers worden duidelijk geïnformeerd over het gebruik van hun gegevens en de werking van het algoritme; een algoritmeverklaring is beschikbaar. Daarnaast geven mantelzorgers expliciet toestemming voor het gebruik van hun gegevens binnen de app.
Financiële risico’s:
De ontwikkel- en onderhoudskosten van het algoritme worden regelmatig geëvalueerd om efficiënt gebruik van middelen te waarborgen. Er is een vastgesteld budget voor het project, met periodieke evaluaties om te zorgen dat de uitgaven binnen de grenzen blijven.
Ethische risico’s:
Om discriminatie te voorkomen, wordt het algoritme regelmatig gecontroleerd op bias via audits en monitoring. Transparantie en uitlegbaarheid zijn belangrijke uitgangspunten: mantelzorgers ontvangen heldere informatie over de werking van het algoritme en het gebruik van hun gegevens. Er wordt gestreefd naar eerlijke en objectieve behandeling van alle mantelzorgers, ongeacht achtergrond of digitale vaardigheden.
Periodieke monitoring:
Regelmatige audits waarborgen de correcte werking van het algoritme en helpen bij het snel oplossen van eventuele problemen. De impact en prestaties van het algoritme worden periodiek geëvalueerd, waarna verbeteringen worden doorgevoerd waar nodig. Feedback van mantelzorgers en medewerkers wordt actief verzameld en gebruikt om het algoritme verder te optimaliseren.
Wettelijke basis
De wettelijke basis voor het proces waarin het algoritme ingezet wordt, is de Wet maatschappelijke ondersteuning (Wmo). Deze wet heeft als doel om mensen zo lang mogelijk zelfstandig thuis te laten wonen en deel te laten nemen aan de samenleving. De Wmo regelt dat gemeenten verantwoordelijk zijn voor het bieden van ondersteuning aan mensen die hulp nodig hebben, zoals ouderen, mensen met een beperking, en mantelzorgers.
Doel van de Wmo:
- Zelfstandigheid: De wet helpt mensen om zo lang mogelijk zelfstandig te blijven wonen en te functioneren in hun eigen omgeving.
- Participatie: De wet bevordert dat mensen actief kunnen deelnemen aan de samenleving, bijvoorbeeld door vrijwilligerswerk of sociale activiteiten.
- Ondersteuning: Gemeenten moeten ervoor zorgen dat mensen die hulp nodig hebben, zoals mantelzorgers, de juiste ondersteuning krijgen. Dit kan variëren van huishoudelijke hulp tot begeleiding en dagbesteding.
Het algoritme wordt ingezet om mantelzorgers beter te ondersteunen en om beleidsinzicht te verkrijgen over de mantelzorgpopulatie binnen de gemeente Assen. Door gebruik te maken van het algoritme, kan de gemeente efficiënter en gerichter ondersteuning bieden, wat aansluit bij de doelen van de Wmo.
Links naar wettelijke basis
Link naar verwerkingsregister
Impacttoetsen
- Data Protection Impact Assessment (DPIA): niet gepubliceerd
- Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA): niet gepubliceerd
Werking
Gegevens
Persoonsgegevens:
- Mailadres: Ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Gebruikersnaam: Ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Leeftijdscategorie: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Woongemeente: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Gezinssamenstelling: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Zorgzwaarte: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Beroep: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
- Gezondheidsgegevens: Optioneel, ingevoerd door mantelzorgers zelf.
Bronnen van gegevens:
- Mantelzorgers zelf: De gegevens worden rechtstreeks door de mantelzorgers ingevoerd via de app.
- Gemeente Assen: Algemene informatie en beleidsgegevens.
- Partners zoals Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland: Specifieke informatie en content voor mantelzorgers.
- Verzekeringsmaatschappijen, VEGRO, Medipoint: Informatie over zorgproducten en diensten.
Gebruik van gegevens:
- Algoritme training: De ingevoerde gegevens worden gebruikt om het algoritme te trainen en te verbeteren.
- Gepersonaliseerde ondersteuning: Het algoritme analyseert de gegevens om gerichte adviezen en informatie te bieden aan mantelzorgers.
- Beleidsinzicht: De verzamelde gegevens helpen de gemeente Assen om beter inzicht te krijgen in de behoeften van mantelzorgers en om gericht beleid te formuleren.
Technische werking
Input: Het algoritme gebruikt verschillende soorten gegevens die door mantelzorgers zelf worden ingevoerd via de app. Deze gegevens omvatten:
- Mailadres
- Gebruikersnaam
- Leeftijdscategorie
- Woongemeente
- Gezinssamenstelling
- Zorgzwaarte
- Beroep
- Gezondheidsgegevens
Daarnaast maakt het algoritme gebruik van informatie en content van partners zoals Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland, verzekeringsmaatschappijen, VEGRO, Medipoint, en algemene beleidsgegevens van de gemeente Assen.
Werking: Het algoritme is een zelflerend model dat gebruik maakt van machine learning technieken, waaronder neurale netwerken en collaborative filtering. Het algoritme doorloopt de volgende stappen:
- Gegevensverzameling: De ingevoerde gegevens van mantelzorgers worden verzameld en opgeslagen in een beveiligde database.
- Data-analyse: Het algoritme analyseert de gegevens om patronen en trends te identificeren. Hierbij worden technieken zoals clustering en classificatie gebruikt om de gegevens te categoriseren.
- Training: Het algoritme wordt getraind met behulp van een trainingsset van gegevens. Hierbij worden neurale netwerken gebruikt om het model te optimaliseren en de nauwkeurigheid te verbeteren.
- Validatie: Het model wordt gevalideerd met een onafhankelijke testset om de prestaties en nauwkeurigheid te beoordelen. Hierbij wordt gekeken naar metrics zoals precisie, recall, en F1-score.
- Bijstelling: Op basis van de validatieresultaten wordt het model bijgesteld en geoptimaliseerd. Dit kan betekenen dat bepaalde parameters worden aangepast of dat het model opnieuw wordt getraind met nieuwe gegevens.
Output: De output van het algoritme bestaat uit gepersonaliseerde adviezen en informatie voor mantelzorgers. Dit omvat:
- Tips en adviezen op basis van de specifieke situatie en behoeften van de mantelzorger.
- Periodieke berichten met relevante informatie, zoals herinneringen om voldoende vocht binnen te krijgen bij warm weer.
- Beleidsinzicht voor de gemeente Assen, zoals statistieken en trends over de mantelzorgpopulatie.