Inkomen forecasten in de Gezondheidszorg

Johan Smith

Het voorspellen van inkomsten is belangrijk in elke sector, maar in de publieke gezondheidszorg is het extra uitdagend en complex. In tegenstelling tot commerciële bedrijven met stabiele omzetstromen of non-profitorganisaties met vaste donateurs, hebben zorginstellingen te maken met onzekere financiering, beleidsveranderingen en wisselende zorgvraag.

Omdat het draait om mensenlevens en volksgezondheid, is nauwkeurige forecasting geen administratieve taak, maar een noodzaak voor duurzame, flexibele en toegankelijke zorg. In dit artikel bespreken we de belangrijkste uitdagingen en oplossingen voor het voorspellen van inkomsten in de zorg.

Afhankelijkheid van overheidssubsidies

In veel landen wordt de zorg grotendeels gefinancierd via overheidsbudgetten, afkomstig uit belastinggeld of sociale premies. Zorginstellingen ontvangen middelen op basis van landelijke of regionale budgetten, vastgelegd in wet- en regelgeving. Daartegenover staat naleving van rapportageverplichtingen, kwaliteitsnormen en begrotingsdiscipline. Maar deze financiering is vaak:

• Politiek beïnvloed – afhankelijk van kabinetsbeleid, verkiezingen en veranderende prioriteiten
• Tijdgebonden – toegekend voor een jaar of enkele jaren, zonder garanties op lange termijn
• Gebonden – specifiek bestemd voor bepaalde programma’s of kostenposten

Dat maakt meerjarenbegrotingen erg lastig. Een subsidie die vandaag is toegezegd, kan morgen worden ingetrokken. Forecasting vereist daarom scenario’s, risicoweging en veel meer dan alleen optellen en aftrekken.

Particuliere en aanvullende financiering

Buiten het publieke systeem spelen aanvullende verzekeringen en eigen bijdragen ook een rol, vooral voor niet-verzekerde of electieve zorg. Deze inkomstenbronnen zijn vaak lastiger te voorspellen vanwege regulatoire veranderingen, variabele patiëntenaantallen en trage betalingstrajecten.

Onvoorziene situaties & noodfinanciering

De zorg is per definitie kwetsbaar voor onverwachte gebeurtenissen: epidemieën, rampen, crisissituaties. Denk aan COVID-19: de zorgbudgetten moesten razendsnel opschalen. De overheid stelde noodmiddelen beschikbaar, maar die kwamen vaak ongepland en onvoorspelbaar binnen.

Deze crisisfinanciering is enerzijds cruciaal, maar maakt nauwkeurige forecasting bijna onmogelijk. Finance-teams moeten voorbereid zijn op het onverwachte zonder erop te vertrouwen. Dat vergt een uitgekiende balans tussen voorzichtigheid en paraatheid.

Subsidies en bureaucratie

Zelfs geplande financiering kan traag en bureaucratisch zijn. Instellingen beheren vaak meerdere subsidies en projectbudgetten met elk:

• Verschillende verantwoordingsvereisten
• Eigen goedkeuringsprocedures
• Specifieke bestedingsvoorwaarden

Vooruitkijken betekent hier niet alleen het totaal inschatten, maar ook exact weten wanneer middelen binnenkomen, aan welk project ze gekoppeld zijn, en hoe vertragingen de liquiditeit beïnvloeden.

Wet- en regelgeving

Het voldoen aan overheidsregels en toezicht in de zorg is complex vanwege voortdurend veranderend beleid, strikte compliance-eisen en gedetailleerde rapportageverplichtingen die gekoppeld zijn aan financiering en verantwoording.

Gemengde inkomstenmodellen

Sommige publieke zorginstellingen genereren ook gedeeltelijke inkomsten via eigen bijdragen, verzekeringsvergoedingen of samenwerkingen met private aanbieders. Deze zijn lastig te voorspellen vanwege:

• Veranderende regelgeving
• Onvoorspelbare aantallen patiënten
• Vertraagde betalingen door derden
• Dit leidt tot een gemengd inkomensmodel dat moeilijk te overzien is. Eén deel is stabiel (overheidsfinanciering), een ander deel is variabel (vergoedingen), en een derde is onbekend (noodfinanciering of donaties). Traditionele prognosemodellen kunnen vaak niet goed met die mate van nuance omgaan.

Ongestructureerde data en versnippering

Voor betrouwbare prognoses is actuele en geïntegreerde informatie nodig. Maar in veel zorginstellingen staan operationele, financiële en medische data los van elkaar. Daardoor ontstaan vertragingen, foutmarges en handmatige aanpassingen die forecasting onbetrouwbaar maken.

Forecasts in Excel, gedeeld via e-mail en versienummers, vergroten dit probleem. Dit belemmert transparantie en beperkt het inzicht voor bestuurders en toezichthouders.

Hoe kan het beter?

Ondanks de uitdagingen zijn er concrete verbeterpunten:

• Segmentatie – splits inkomsten per bron, type en bestemming
• Rolling forecasts – werk voorspellingen maandelijks of per kwartaal bij
• Dataintegratie – verbind financiële, operationele en medische data
• Automatiseer – vermijd repetitieve handelingen en minimaliseer fouten
• Modelleer scenario's – reken op best, worst en likely case

Oplossingen zoals XLReporting helpen zorginstellingen met gestructureerde modellen, automatische gegevensverwerking en duidelijke planning. Geen Excel-chaos, maar een betrouwbaar forecastingproces.

Tot slot

In de zorg draait forecasting niet alleen om geld. Het gaat om verantwoordelijkheid, betrouwbaarheid en voorbereiding. De toekomst is onzeker, maar hoe je je erop voorbereidt, hoeft dat niet te zijn.

Wil je weten hoe XLReporting jouw zorgorganisatie kan helpen? Plan een demo.