Corporate identity en geautomatiseerde helpdesk.
Doordat het hierna ineens heel hard ging, was het nodig om een aparte entiteit te maken voor deze testapplicatie voor particulieren. Dat werd HealthCheckCenter, waarvoor wij de corporate identity voor hebben ontwikkeld. Ook heeft Gwen hier een hele tijd interim gezeten om een geautomatiseerde helpdesk op te tuigen vanuit haar ervaring.
Verificatie van QR-codes.
Vanwege de schaalgrootte waarop we ineens opereerden, liepen we tegen heel interessante problemen op. In een uitzending op tv was bijvoorbeeld te zien dat op Marktplaats bewerkte testuitslagen werden verkocht, waarbij de naam van de patiënt was aangepast. De volgende stap was dus dat gegevens van de patiënt moesten worden geverifieerd. Gwen kwam op het idee om dit met een QR-code te doen via een mobiele app. Eigenlijk liepen we hiermee dus voor op de landelijke invoering van de welbekende QR-code uit het testbeleid van de overheid. Met de mobiele app konden medewerkers van TUI en Corendon aan de balie QR-codes of barcodes scannen met de camera van hun telefoon om gegevens van de persoon te vergelijken met de gegevens van de test, om te zien of deze overeenkwamen. Het designen van dat systeem was heel tof, omdat het een flinke uitdaging was om alles gebruiksvriendelijk te maken. In één oogopslag moet het duidelijk zijn.
Procesapplicatie voor pooltesting.
Toen het na een jaar duidelijk was dat covid nog niet weg zou gaan, moest de maatschappij doordraaien inclusief testlocaties. Daardoor werd de grens van de testcapaciteit bereikt. De enige oplossing om alsnog iedereen te kunnen helpen, was pooltesting. Pooltesting betekent dat een hele batch met monsterbuizen tegelijk getest wordt. Als de hele batch negatief is, weet je meteen dat het goed is. Als de batch positief is, moeten alle monsterbuizen alsnog per stuk worden getest om te zien wie er positief is en wie niet. Uiteindelijk is dit voordeliger en sneller dan alles per stuk testen. Hiervoor hebben we een methodiek bedacht, zodat patiënten en afnamemedewerkers op deze manier konden werken. Patiënten konden zichzelf met een groep van maximaal vijf mensen online aanmelden. Per persoon voerden zij de persoonsgegevens in en dan werd dat samen één test. Bij het scannen op locatie zocht de applicatie meteen alle andere personen uit de batch op, die daar ter plekke geverifieerd moesten worden.
In het laboratorium ontstonden vervolgens problemen in de verwerking. Met duizenden testen per dag was het lastig om te kijken wie bij welke batch hoorde en wat ermee moest gebeuren. Daarvoor hebben wij de complete logistiek voordat het naar de analyse gaat versneld. In de applicatie konden medewerkers met zo min mogelijk handelingen alles doen. We hebben het heel visueel gemaakt wat ze moesten doen, zodat ze zo snel mogelijk alle monsterbuizen konden verwerken.
Geautomatiseerde locatieplanning.
De volgende stap was een locatieplanning, waarbij je per locatie tijdsloten hebt van 5 minuten, die allemaal opeenvolgend gepland worden. Als een gebruiker een locatie en dag selecteerde, kon hij een tijdslot selecteren van een uur, bijvoorbeeld van 8.00 uur tot 9.00 uur. Het systeem verdeelde deze aanvragen zo efficiënt mogelijk over dat uur en de gebruiker kreeg vervolgens een tijdstip te zien waarop de test zou plaatsvinden, bijvoorbeeld 8.25 uur. Dat lukte niet met bestaande planningstools, dus moest het vanaf nul gebouwd worden.