Dit proefschrift richtte zich op de vraag in welke mate machine learning kan worden toegepast op zorgdata, met het idee dat er uiteindelijk een verbetering kan worden aangebracht in de Nederlandse ggz. Deze vraag hebben we beantwoord door verschillende studies te doen waarin we eigenschappen van behandelingen in de ggz probeerden te voorspellen. Machine learning is een techniek waarbij patronen uit data uit het verleden worden gebruikt om toekomstige elementen of gebeurtenissen te voorspellen. We hebben ons met name gericht op het voorspellen van de mate van zorggebruik in relatie tot behandeluitkomsten. De bevindingen uit de zeven onderzoeken uit dit proefschrift, hebben relevante inzichten verworven voor zowel de verschillende zorginhoudelijke thema’s als op meer methodologisch gebied. Een van de belangrijkste lessen uit dit exploratieve proefschrift is dat er geen one-size-fits-all oplossing is. Het ontwikkelen van machine learning algoritmes gaat altijd gepaard met het overwegen van verschillende opties en kritisch kijken naar wat wanneer werkt en waarom. Algoritmes zijn niet 100% accuraat, dus ook bij het toepassen ervan zal er een genuanceerde interpretatie moeten plaats vinden. Als al deze stappen correct worden uitgevoerd, dan kan machine learning bijdragen aan het ondersteunen van het nemen van effectieve beslissingen en daarmee bijdragen aan het creëren van een zorgsysteem met toegankelijke, betaalbare en hoge kwaliteit zorg.
Kasper van Mens is geboren in 1988 in Geldrop. In 2014 heeft hij zijn master Technical Artificial Intelligence afgerond aan de Universiteit van Utrecht. Tijdens zijn onderzoekstage bij Capgemini heeft hij onderzoek gedaan naar machine learning in de zorg en daar is zijn passie begonnen voor het leren van data. Na zijn stage is hij als data scientist aan de slag is gegaan bij de geestelijke gezondheidszorginstelling Altrecht. Tijdens zijn werk heeft hij meerdere gedetacheerde data klussen gedaan bij onder andere het Trimbos Instituut en het Nivel Instituut. In 2017 is hij gestart als buitenpromovendus, waarbij hij zijn promotie onderzoek in 2023 heeft afgerond bij de Radboud Universiteit. Deze dissertatie is een bundeling van de lessen die zijn geleerd tijdens zijn carriere op het gebied van data science in de zorg. Tijdens het afronden van dit onderzoek werkt hij nog als lead data scienstist bij Altrecht, waar hij samen met verschillende stakeholders de zorgdata probeert om te zetten in waarde voor het zorgbedrijf.