Word je gezonder van data met Joachim De Vos (Why Data Wins)

Op 16 maart 1995 stond de rijkste man ter wereld in het eerste Huis van de Toekomst en zei tegen een ingenieur van vijfentwintig dat het internet te ongestructureerd was om er zaken mee te doen. Die ingenieur was Joachim De Vos. Hij had net een keukencomputer geprogrammeerd waarmee je je boodschappen kon bestellen, en hij mocht van Microsoft het woord internet niet eens uitspreken in hun film.

Dertig jaar later schreef hij Why Data Wins. De meeste mensen kennen Joachim van Living Tomorrow, het Huis van de Toekomst in Vilvoorde, of van zijn eerste boek Why Innovation Fails, met Steven Sasson, de man die in 1975 bij Kodak de eerste digitale camera bouwde. Wat ze minder weten: hij doceert scenarioplanning aan de UGent, ook aan artsen in opleiding, en hij zit met een half ziekenhuis aan zijn pols dat hij zelf niet altijd weet te lezen.

Daarover gaat dit gesprek. Niet over technologie op zich, wel over de vraag die je jezelf moet stellen vóór je iets meet. Onderweg passeren een paar cijfers die blijven hangen: van alle data die de zorg verzamelt, wordt amper drie procent ooit opnieuw gebruikt, en een ziekenhuis in Bonheiden moest zijn glucosesensoren zelf betalen omdat betere zorg minder geld voor het ziekenhuis opbracht. Het zijn sectorcijfers, geen studies, dus de nuance die ik erbij geef is mijn interpretatie en zeg ik erbij.

Voor wie dieper wil gaan leg ik er in de cursieve stukken de wetenschap naast. Ook waar die minder rooskleurig is dan het horloge belooft.

We bespreken

• Wie Joachim was in 1995 en wie hij nu is [00:00:00]
• In het nu leven of over de toekomst nadenken [00:03:18]
• Wat hij in 1995 zelf bouwde in het Huis van de Toekomst [00:07:04]
• Bill Gates: het web is te ongestructureerd om zaken mee te doen [00:09:20]
• Elke technologie wordt ooit misbruikt, ook AI [00:12:36]
• Van Why Innovation Fails naar Why Data Wins [00:15:41]
• Kodak: de eerste digitale camera en de drie angsten [00:16:51]
• Drie dingen die Joachim doet voor zijn gezondheid [00:22:08]
• Een half ziekenhuis aan je pols [00:24:09]
• De Imelda-case: medisch beter, financieel slechter [00:25:50]
• Drie procent hergebruik, en de drie vragen voor elke bestuurder [00:29:01]
• De vijf datagolven en de Data Wave Scan [00:32:53]
• Turing, Enigma en de kracht van twee woorden [00:38:14]
• KBC en Johan Thijs: een lening in vier seconden [00:41:00]
• Nooit meer naar de dokter: wie mag jouw gezondheidsdata beheren [00:44:38]
• Van IQ naar imagination quotient, en data awareness voor iedereen [00:52:48]
• Drie dingen die zijn leven gevormd hebben [00:56:17]
• Bayes zonder formule, en beslissen als experiment [01:01:23]
• Het 5D-model, de drie C's en de zeven sleutels [01:07:23]
• De uitsmijter: wat hij zou willen horen van zijn dokter [01:17:02]

Over de gast

Joachim De Vos is ingenieur, econoom en futuroloog. Van 1994 tot 2025 bouwde hij mee aan Living Tomorrow, het Huis van de Toekomst, en hij richtte het adviesbureau TomorrowLab op. Hij doceert scenarioplanning aan de UGent en schreef Why Innovation Fails (met Steven Sasson) en nu Why Data Wins, met de Data Wave Scan en het Black Box Canvas.

Shownotes PLUS

Leden van Spreekuur PLUS lezen hieronder het volledige gesprek, onderwerp per onderwerp uitgeschreven, met bij elk onderwerp mijn duiding: welke studies erachter zitten, hoe groot het effect echt is, waar het bewijs dun wordt, en wat je er morgen concreet mee doet. Voor deze aflevering zijn dat vijftig studies, van de Apple Heart Study tot de rekensom van Bayes die elke arts zou moeten kennen.

WIL JE De volledige uitleg?

• Elke week één onderwerp volledig uitgespit.
• De werkbladen en checklists uit mijn praktijk.
• Elke maand een live sessie voor jouw vragen.

Ontdek Spreekuur PLUS

Wie Joachim was in 1995 en wie hij nu is [00:00:00]

Een ingenieur die in juni 1994 in een team stapt

• Joachim was net afgestudeerd als ingenieur, had wat wiskunde en fysica gegeven in het middelbaar en werkte bij een IT-bedrijf in het Gentse toen hij in contact kwam met Frank Beliën, die net het Huis van de Toekomst gestart was en iemand zocht om de IT-innovaties uit te werken. In juni 1994 stapte hij in dat team, en hij bleef er dertig jaar aan de toekomst sleutelen.
• Hij had na zijn ingenieursstudies ook een economische opleiding gevolgd, en precies die combinatie vond hij het boeiendst: enerzijds kijken naar wat technologie kan, anderzijds naar wat dat betekent voor ons dagelijks leven en voor bedrijven.
• Veel van wat we vandaag evident vinden, bestond toen nog niet. In 1995 kwamen de eerste mobiele telefoons in België, met de opkomst van Proximus, en er werd met verbazing verteld dat mensen in Italië met een gsm in de kerk zaten. Dat gaan wij toch niet doen, dacht iedereen.

En wie hij vandaag is

• Gevormd door dertig jaar toekomstdenken, maar vooral door de honderden, bijna duizenden organisaties die hem hun verhaal vertelden: hier zijn we mee bezig, maar eigenlijk weten we niet goed hoe morgen eruitziet.
• Living Tomorrow wordt tot vandaag door heel veel mensen bezocht en blijft een inspiratiebron. En als je naar sociale media kijkt, gaat bijna de helft van de filmpjes over de toekomst. Iedereen is ermee bezig. De toekomst is niet van één iemand, zegt hij, ze is van ons allemaal.

Dertig jaar lang beroepshalve naar morgen kijken: Joachim doet iets waar wij als mens niet zo goed in zijn. In 2011 begon in de Verenigde Staten een voorspellingstoernooi waarin duizenden vrijwilligers twee jaar lang honderden geopolitieke vragen beantwoordden, van verkiezingsuitslagen tot olieprijzen, met een kans in plaats van een ja of nee. De psychologen Barbara Mellers en Philip Tetlock beschreven wat de besten van de rest onderscheidde: een korte training in kansdenken, samenwerken in teams, en vooral het bijhouden van je eigen score, zodat je zag hoe vaak je fout zat (Mellers et al., 2014). De beste twee procent, de superforecasters, bleven jaar na jaar beter dan de rest, en beter dan de meeste experts. De conclusie: Wie de toekomst wil leren lezen, moet eerst zijn eigen fouten leren inzien. Dat is precies wat Joachim straks Bayes zal noemen, en het is ook wat een arts doet die zijn eigen diagnoses bijhoudt. De nuance: het toernooi ging over vragen met een controleerbaar antwoord binnen het jaar. Over wat de zorg in 2050 doet, is niemand een superforecaster, ook Joachim niet, en hij zegt dat zelf.

Praktisch: voorspel iets kleins met een kans erbij. Ik denk dat ik volgende maand drie keer per week sport, met zeventig procent zekerheid. Kijk na een maand terug. Je leert meer van dat ene getal dan van tien goede voornemens.

In het nu leven of over de toekomst nadenken [00:03:18]

Het gekende gekende

• Servaas legt de spanning op tafel: sociale media leren ons met twee voeten in het nu te staan, en tegelijk vluchten we met onze ratio altijd naar de toekomst. Hoe rijm je die twee?
• Joachim gebruikt zelf vaak het gezegde geniet van wat er vandaag gebeurt, maar dat staat volgens hem los van toekomstdenken. Het echte probleem is dat we vastzitten aan wat we kennen. De known knowns, het gekende gekende, daar voelen we ons goed bij, thuis en als bedrijfsleider. Hooguit durven we naar het gekende onbekende kijken: onzekerheidsparameters van plus vijf of min tien procent, daar zal het wel ergens tussen zitten.
• En intussen zetten we de prikkels en data die we krijgen heel selectief om in wat we er vandaag mee kunnen doen. Dat noemt hij een grote valkuil.

Terugrekenen vanuit de toekomst

• Het heden moet je omarmen, want daar leef je in en daar neem je beslissingen. Servaas vult aan: en dankbaar zijn dat we dit gesprek kunnen voeren en dat het mooi weer is.
• Maar zelfs in je persoonlijke leven is het niet slecht om eens van de toekomst te vertrekken: hoe zou ik willen wonen, leven, werken? En als ik dat wil bereiken, hoe reken ik dan terug? Hoe gebruik ik de informatie die ik vandaag heb om zo goed mogelijk die richting uit te gaan, in plaats van het blind te doen?
• Wie alleen aan vandaag denkt, interpreteert signalen heel tijdelijk en vraagt zich niet af wat hij er nog meer mee kan doen. Dan wordt alles vluchtig.
• Doet hij dat zelf bewust? Op een feestje minder, geeft hij toe. Maar alles wat professioneel is, en zelfs zijn familiale leven, brengt hij een stukje in kaart: dit is mijn doel tegen het einde van het jaar, en past wat ik vandaag zie gebeuren daarin of niet?

Wat Joachim hier beschrijft, is een oud probleem met een verrassend jonge oplossing. In 2011 liet de Amerikaanse psycholoog Hal Hershfield jonge volwassenen in een virtuele spiegel kijken waarin hun eigen gezicht vijftig jaar ouder gemaakt was, en vroeg hen daarna hoe ze een bedrag zouden verdelen tussen nu uitgeven en sparen voor hun pensioen. Wie zijn oudere zelf had gezien, legde in vier opeenvolgende experimenten beduidend meer opzij dan wie zijn huidige gezicht zag (Hershfield et al., 2011). Twee jaar eerder had dezelfde groep in de hersenscanner gezien waarom: wie over zijn toekomstige ik oordeelde, gebruikte daarvoor hersengebieden zoals bij het oordelen over een vreemde, en hoe groter dat verschil, hoe minder iemand een week later bereid was op een grotere beloning te wachten (Ersner-Hershfield et al., 2009). We sparen niet voor onszelf, we sparen voor iemand die we amper kennen. Dat verklaart waarom terugrekenen vanuit de toekomst, zoals Joachim doet, meer oplevert dan goede voornemens: je maakt die vreemde eerst concreet. De nuance is dat het om kleine experimenten met studenten en hypothetisch geld ging; of het effect standhoudt bij echte pensioenkeuzes over jaren, is minder hard aangetoond.

En dan het andere kamp, dat van het nu. Ook dat is onderzocht, en eerlijker dan de sociale media het brengen. Madhav Goyal zette in 2014 voor JAMA Internal Medicine 47 gerandomiseerde studies met 3.515 deelnemers naast elkaar: mindfulnessprogramma's verminderden angst en somberheid met een klein tot matig effect, maar deden het niet beter dan andere actieve aanpakken zoals bewegen (Goyal et al., 2014). Een grotere analyse van Julieta Galante uit 2021, 136 studies en 11.605 gezonde volwassenen, kwam op hetzelfde uit: tegenover niets doen een matig effect, tegenover andere actieve aanpakken nauwelijks verschil, en de kwaliteit van het bewijs is matig tot zeer laag (Galante et al., 2021). In het nu leven en over de toekomst nadenken zijn dus geen tegenstanders. Ze hebben allebei een bescheiden effect, en je hebt ze allebei nodig.

Praktisch: schrijf één zin over waar je over vijf jaar wilt staan, en één ding dat je deze week doet dat ernaartoe wijst. Meer hoeft het niet te zijn. Het punt is dat je toekomstige ik een gezicht krijgt.

Wat hij in 1995 zelf bouwde in het Huis van de Toekomst [00:07:04]

Een reclamefolder van de GB

• Servaas somt de anekdotes op die hij tegenkwam in de boeken van Joachim: een keukencomputer waarmee je kon telewinkelen en een eerste videodeurbel die op afstand werkte.
• Joachim vertelt hoe het begon: in 1995 kreeg hij thuis een brochure van de GB in de bus, met prijzen. Hij dacht: zo gaan we in de toekomst toch niet winkelen. Het zou leuk zijn mocht dat ooit digitaal worden, op een scherm in de keuken dat aan de muur hangt. Flatscreens bestonden nog niet, touchscreens waren gloednieuw.
• Dus programmeerde hij het: melk is op, water is op, zal ik erbij bestellen? Het systeem hield bij wat er in de koelkast zat, en deelde producten op in convenience goods, standaardwaar zoals water, en specialty goods, zoals kaviaar. Elk product werd gescand met de eerste QR-codes, die toen alleen in de logistiek gebruikt werden, en zo wist het scherm ook meteen welk type afval het was.

Beeldbuizen in de muur

• Op 16 maart 1995 stond het hele huis vol computers. De dikke beeldbuismonitors zaten weggestopt in de wanden, zodat je alleen het touchscreen zag, alsof het een flatscreen was die nog niet bestond.
• Naast telewinkelen was er een soort Google Earth avant la lettre, een wereldbol waarop je inzoomde om met Sun Jets een hotel te boeken, vijftien jaar voor Booking.com bestond. En domotica, met het Belgische bedrijf Teletask, eerst uitgetest in een kleine ruimte en dan in het huis geïntegreerd.

Alles wat Joachim in 1995 bouwde, is er gekomen. Alleen duurde het vijftien tot twintig jaar. Dat interval geldt ook voor de geneeskunde. In 2011 vroeg Zoë Slote Morris zich in het Journal of the Royal Society of Medicine af hoe lang het gemiddeld duurt voor een bewezen medisch inzicht in de dagelijkse praktijk belandt. Ze bracht de 23 studies samen die dat ooit gemeten hadden en vond een gemiddelde van zeventien jaar. (Morris et al., 2011). Wat in de zorg kan en wat in de zorg gebeurt, liggen gemiddeld een halve generatie uit elkaar. Hou dat in gedachten bij alles wat hierna over horloges en sensoren komt: de technologie is er, de praktijk niet. We hoeven hier niet cynisch over te worden, maar we moeten wel geduldig blijven. Misschien kunnen we ons de vraag stellen wie dat interval korter kan maken.

Bill Gates: het web is te ongestructureerd om zaken mee te doen [00:09:20]

Een rondleiding op 16 maart 1995

• Servaas vat samen wat Gates die dag zei: één, je mocht van hem niet over internet spreken, en twee, het internet was veel te ongestructureerd om er business op te doen. Had de man het fout?
• Je kunt vandaag niet geloven dat die woorden uitgesproken zijn, zegt Joachim, maar het klopt volledig. Hij leidde Gates rond en zei: kijk, het hele huis is verbonden met het internet. Gates antwoordde dat het internet superongestructureerd was en dat je er heel weinig mee kon. Microsoft ging iets nieuws bouwen, het Microsoft Network, helemaal gestructureerd als een fileserver, met bestanden en tafeltjes om te praten. Internet Explorer kwam pas nadien.
• Het internet was toen inderdaad een allegaartje. Er waren geen regels voor hoe je een website bouwde. Living Tomorrow werd uitgeroepen tot de beste website van België. Er waren op dat moment drie websites.

Hoe een rondleiding een visie verschuift

• Hoe verder de rondleiding vorderde, hoe meer Gates overal telewinkelen zag, en reizen boeken, en domotica. Aan het einde zei hij: Microsoft moet de kern worden van ons dagelijks leven. Het begin en het einde van die rondleiding waren helemaal anders.
• Heeft Joachim zijn visie mee gevormd? Dat is misschien wat ambitieus, zegt hij. Maar een paar maanden later verscheen Windows 95, Gates werd de rijkste man ter wereld en schreef The Road Ahead. Joachim is er bijna van overtuigd dat dat boek voor een deeltje input kreeg van wat Gates die dag gezien had.

Er is een oudere voorspelling die dit verhaal in perspectief zet. In 1950 schreef de wiskundige Alan Turing, over wie het straks nog gaat, een artikel in het tijdschrift Mind waarin hij zich afvroeg of machines kunnen denken. Hij waagde zich aan een concrete voorspelling: binnen een halve eeuw zouden computers in een gesprek van vijf minuten een gemiddelde ondervrager in dertig procent van de gevallen kunnen doen geloven dat ze een mens waren (Turing, 1950). Hij zat er slechts een paar jaar naast. Gates zat er in 1995 helemaal naast, en corrigeerde binnen het jaar. Het verschil tussen een goede en een slechte voorspeller is niet dat de goede gelijk heeft, maar dat hij sneller van gedacht verandert. Dat is de les die ik uit dit stuk van het gesprek meeneem naar de consultatie. Een arts die nooit van diagnose verandert, is geen zekere arts, maar een die niet meer kijkt. De nuance: Turing schreef een filosofisch essay, geen studie, en zijn test is intussen op goede gronden bekritiseerd als maatstaf voor intelligentie. Als voorspelling blijft ze wel indrukwekkend.

Elke technologie wordt ooit misbruikt, ook AI [00:12:36]

Meerdere toekomsten tegelijk

• Servaas: al die ideeën kunnen richting A of richting B uitgewerkt worden, en met AI zitten we vandaag precies in zo'n moment. Het kan heel ondersteunend worden, of heel donker en onbetrouwbaar. Je bouwt eigenlijk meerdere toekomsten naast elkaar.
• Elke uitvinding, elke technologie is ooit ergens misbruikt, zegt Joachim. Daar moeten we ons van bewust zijn: ook AI zal misbruikt worden, en wordt het misschien al. Phishing en inbreken in bedrijven gebeurt vandaag niet alleen ongecontroleerd met de nieuwste modellen, maar ook met opzet. Het is een geopolitiek wapen geworden. Net zoals atoomenergie, en AI is volgens hem nog krachtiger.
• Dat we in Europa leven, waar we vaak zeggen dat we overgereguleerd zijn, stelt hem ergens gerust. We hebben tenminste een politiek bestel dat erover nadenkt, soms wat te veel afremt, maar ook bezorgd is om zijn 480 miljoen burgers.

Chinese stofzuigers en Amerikaanse datasystemen

• Servaas vraagt of we dan niet de braafste van de klas willen zijn terwijl we intussen Chinese stofzuigers in huis hebben en Amerikaanse datasystemen die ook alles weten. Welke toekomst bouwen we dan voor onszelf?
• Een zeer terechte vraag, vindt Joachim. We hebben ons op een bepaald moment te weinig afgevraagd waar data naartoe gaat, en vonden de waarde ervan niet zo belangrijk zolang het maar werkte. Data was olie: we verbrandden ze en ze was weg. Nu beginnen we te zien dat data het nieuwe goud is, en in een slecht scenario het nieuwe wapen. En de vraag is, zoals Servaas aanvult: wie wordt er wijzer van?

Ik wil dit stuk niet bij de stofzuigers laten, want in de zorg wordt AI op dit moment vooral misbruikt op een minder georganiseerde manier: door slordig bewijs. Eric Wu en collega's bekeken in 2021 voor Nature Medicine alle 130 AI-toestellen die de Amerikaanse FDA tussen 2015 en 2020 had goedgekeurd. Van die 130 waren er 126 alleen achteraf getest, op bestaande data, en 93 waren nooit op meer dan één ziekenhuis beproefd (Wu et al., 2021). Een jaar eerder had Myura Nagendran in The BMJ 81 studies bekeken die beweerden dat deep learning het even goed of beter deed dan artsen: 58 van de 81 hadden een hoog risico op vertekening, amper negen waren prospectief opgezet, waarvan er zes in een echte klinische setting getest waren, en de samenvattingen klonken systematisch stelliger dan de cijfers (Nagendran et al., 2020). Het gevaar van AI in de zorg is vandaag niet dat ze te slim is, maar dat ze te weinig getest is op de patiënt die voor je zit. Dat is een minder spannend scenario dan Joachims geopolitieke wapen, maar het is het scenario waar jij en ik het eerst mee te maken krijgen. De nuance: het veld beweegt snel, en er zijn intussen wel degelijk gerandomiseerde studies, zoals die met het horloge waar ik straks op terugkom. Alleen blijven ze de uitzondering.

Praktisch: als iemand je een AI-tool voor je gezondheid verkoopt, stel drie vragen. Op wie is het getest? Op hoeveel plaatsen? En vooraf, bij echte mensen, of achteraf, op oude data? Wie daar niet op kan antwoorden, verkoopt een belofte.

Hier stopt het gratis deel. Wat volgt is het volledige gesprek: Kodak en de drie angsten, het halve ziekenhuis aan je pols en wat de studies daar echt over zeggen, de Imelda-case, de vijf datagolven, KBC, wie jouw gezondheidsdata mag beheren, persoonlijk geluk in het leven nastreven met Bayes zonder formule, en het 5D-model dat verdacht veel op een consultatie lijkt.