Integratieroadmap en Stappenplan: BNS Upgrade in BORIS¶

Datum: 13 maart 2026 Rol: Expert Projectleider (Neuro-Symbolische Transformatie) Doelgroep: Bestuur, Product Owner, ICT Architectuur, en L&D (Kenniswerkplaatsen).

1. Projectmanagement Visie: "Build the Engine, Don't Stop the Car"¶

Als projectleider zie ik de integratie van Bayesiaanse Netwerken (BNS) niet als een herbouw van BORIS, maar als het toevoegen van een "turbo" (Causal Engine) aan een al rijdende auto (de RAG/LLM backend). Dit betekent dat we het bestaande Strategisch Borgingsrapport respecteren en de BNS-ontwikkeling als een parallelle track inrichten. We bouwen het BNS modulair op (via de sidecar API-architectuur) en "pluggen" deze pas in op de hoofd-pipeline als de betrouwbaarheid wiskundig is bewezen.

2. Het Gefaseerde Stappenplan (Roadmap Q2 2026 - Q1 2027)¶

De integratie wordt opgeknipt in vier scherpe Sprints. We starten klein, bewijzen wiskundige waarde, en schalen dan pas op.

SPRINT 0: Fundament & Causal Discovery (Q2 2026)¶

Focus: Het concept wiskundig en organisatorisch haalbaar maken binnen de pilot (KWP Autisme).

Stap 1: Afbakenen van de BNS Scope. We maken niet direct een model voor hét sociaal domein. De scope wordt het "Escalatierisico rondom Prikkelgevoeligheid" (Top 1 leerbehoefte uit de AES meting).
Stap 2: De "Whiteboard Sessies" (Structure Learning). Twee workshops met de 6-8 Aandachtsfunctionarissen Autisme. We tekenen het causale model (ZRM, PGES $\rightarrow$ Escalatie) fysiek op een bord. We borgen hier de "priors" (CPT's) op basis van de Autisme Bijbel.
Stap 3: UDS Update in SharePoint. De Universele Data-Standaard (UDS) strict configureren. Velden zoals PG_Mentaal_Welbevinden (integer 1-20) worden verplicht gesteld voor data.
Milestone: Een goedgekeurd conceptueel "Causal Graph" (DAG) op papier en een geüpdatet UDS-metadata schema in productie.

SPRINT 1: "The Causal Engine" API & Phantom Mode (Q3 2026)¶

Focus: Technische bouw van de BNS-microservice en validatie zónder de professional te belasten.

Stap 4: Bouw de Microservice. Claude Code (de development track) bouwt de FastAPI service met pgmpy (conform het Technisch Addendum).
Stap 5: API Endpoints Realiseren. Implementeer /causal/infer (risicoberekening), /causal/next_best_question (Value of Information) en /causal/decision_policy (Netwerk Utilities).
Stap 6: "Phantom Mode" (Schaduwdraaien). Koppel de Causal Engine aan de Scout Agent. De BNS API berekent op de achtergrond wél scenario's mee, maar de VERA-agent stelt deze nog niet voor aan de generalist.
Milestone: API is live en stabiel. We kunnen de voorspellingen van de BNS in Phantom Mode vergelijken met échte historische casusuitkomsten (Retroactieve n-meting).

SPRINT 2: De "Neuro-Symbolische" Koppeling (Q4 2026)¶

Focus: Het dichten van de kloof (Neuro-Symbolisch) tussen de BNS waarschijnlijkheden en het LLM (VERA) taalmodel.

Stap 7: LDF-Filter (Lossless Dynamic Fidelity) Implementeren. Ontwikkeling van de systeem-prompts die de wiskundige output ("86% kans") vertalen naar emphatische, methodische taal (Math-Washing mitigatie).
Stap 8: Live in de Yellow Zone (Pilot). De BNS-output wordt live gezet in de gesprekken via VERA, maar uitsluitend voor validatie door Aandachtsfunctionarissen (Human-in-the-loop).
Stap 9: Go-Live Triage. Introductie van de Value of Information (VoI) route in de actieve intake; VERA stuurt aan op de meest relevante vragen.
Milestone: VERA fungeert (voor AF'ers) als een actieve 'co-piloot' die wiskundig onderbouwde "Next Best Actions" (Decision Networks) genereert in de taal van Positieve Gezondheid.

SPRINT 3: Volwassenheid & Bayesian Updating (Q1 2027)¶

Focus: Systemisch leren, ethische borging en opschaling.

Stap 10: Feedback Loop Activeren. Aanzetten van /causal/update_cpt. Het model begint nu zelf de waarschijnlijkheden bij te stellen op basis van succesvolle of gefaalde afgesloten dossiers.
Stap 11: De Logic Trace Audit. Een formele toetsing van de "explainability" van het BNS door de Functionaris Gegevensbescherming, in lijn met Art. 2 van de AI Grondwet.
Stap 12: Opschaling Kenniswerkplaatsen. Uitrollen van het Autisme-algoritme als blauwdruk naar KWP GGZ en KWP LVB.
Milestone: BORIS functioneert als een Data-Gedreven, zelfkalibrerend Beslissingsondersteunend Ecosysteem (CDSS).

3. Benodigde Rollen en Capaciteit¶

Om dit BNS-addendum succesvol te integreren, hebben we de volgende frictiespecifieke rollen nodig (naast de huidige projectgroep):

Lead AI Architect / Developer (Claude Code track): Verantwoordelijk voor de FastAPI backend, pgmpy integratie en prompt-engineering.
Kennis Engineer / Methodoloog: Een rol (of specifieke taak voor de Product Owner) om het gat te dichten tussen de abstracte wiskunde van het Netwerk en de praktijkkennis in de RAG. Moet de Causal Discovery (de Whiteboard sessies) begeleiden.
Triage Specialist / Aandachtsfunctionaris (Subject Matter Experts): Onmisbaar voor de vulling van Sprint 0 en de validatie van de output in Sprint 2.
Data Ethicist / FG: Moet aangehaakt blijven bij de "Logic Trace" (Risico's op 'Math-Washing' en 'Bias in Priors').

4. De Projectleider's "Go/No-Go" Criteria¶

Voordat we in Sprint 2 échte adviezen via VERA aan de wijkwerkers ("De Naaf") geven, hanteer ik als projectleider twee ijskoude Go/No-Go beslispunten:

De CPT Kalibratie Check: Staan de percentages in de CPT-tabellen in verhouding tot de realiteit? (Is er geen doemdenken (bias) door experts ingeslopen?).
De LLM LDF Test: Kan de VERA-bril garanderen dat 100% van de wiskundige output wordt omgezet in invoelende 'Positieve Gezondheid'-taal? Zodra er een ruw percentage van VERA aan een L1-medewerker wordt getoond: No-Go (Herprogrammeren System Prompts).