Hoe zorgen we dat we de juiste problemen aanpakken met AI, op de juiste manier? Dat was de vraag tijdens de AI Health Summit op vrijdag 14 november 2025. Dertien sprekers lieten in Breda zien hoe AI al wordt ingezet in de zorg, welke vooruitstrevende ontwikkelingen er plaatsvinden, en hoe we kunnen zorgen dat we dit verantwoord blijven doen. Waardevol was de diversiteit in de 13 sprekers uit verschillende zorgdomeinen – van ziekenhuis tot ouderenzorginstelling tot kennisinstituut. Ondanks de verscheidenheid in onderwerpen, viel een aantal thema’s op die we in dit artikel graag belichten.
Veel organisaties leiden aan iets wat Alexandra Kapeller (Nictiz) ‘AI-FOMO’ noemt: zorginstellingen hebben het gevoel dat ze achterlopen en ‘iets met AI moeten’, en proberen AI op zoveel mogelijk plekken in te zetten. Ze leiden aan ‘AI-solutionism’ - in de woorden van Kapeller - een vorm van technosolutionism: “We hebben eerst een technologische oplossing en zoeken dan naar het probleem.”
En dat terwijl we overal in de zorg zorgvuldigheid zo belangrijk vinden: patiëntendata en kwaliteit van zorg staan (terecht) hoog in het vaandel. Om te voorkomen dat we AI onnodig of foutief inzetten, moeten zorgorganisaties twee dingen doen.
Een belangrijke stap is om te identificeren waar de problemen zitten in je organisatie. Wie met een AI-bril op naar de problemen in je organisatie kijkt, vindt ook AI-oplossingen met bijbehorende succesfactoren. Terwijl er misschien passendere, duurzamere en goedkopere technologische alternatieven zijn om het probleem op te lossen.
Beperkte maatstaf voor succes
Kijkt een zorgorganisatie bijvoorbeeld naar waar spraakgestuurd rapporteren met behulp van AI kan worden ingezet, dan is de maatstaf voor succes al snel het aantal mensen dat gebruik maakt van deze tool. Ook is daarbij het risico dat de technologie niet goed aansluit op het werkproces. Kijken we in plaats daarvan naar het probleem, bijvoorbeeld tijdsgebrek door administratieve lasten, dan zit de oplossing naast een AI-scribe misschien ook in het versimpelen van dossiers en het samen beslissen met de patiënt.
Een goed voorbeeld is de AI-gestuurde virtuele assistent die ouderenzorginstelling tanteLouise ontwikkelde samen met Mijzo. De instelling kwam erachter dat de gemiddelde zorgmedewerker een tot twee uur per dag naar informatie, spullen en collega’s zoekt. Kijkend naar dit probleem, ontwikkelden de twee partijen een virtuele collega om toegang tot informatie, ongeacht tijd en locatie, mogelijk te maken. In plaats van AI-inzet als einddoel, is de maatstaf voor succes dan hoeveel tijd de zorgverlener heeft voor zorgtaken, en cliënttevredenheid.
Als er dan toch een probleem blijkt te zijn waarbij AI het meest passende ‘gereedschap uit de gereedschapskist’ is, blijft de vraag “Hoe haal je waarde uit een onbetrouwbare technologie?” aldus Noëlle Cicilia (Brush AI). Hoewel AI door technologische innovatie de zorg verder kan brengen, brengt het gebruik van de technologie ook risico’s met zich mee.
AI is een goede voorspeller, maar voorspellen is altijd kansberekening en afhankelijk van de beschikbare data – en hoe die geselecteerd is. Daarom is het belangrijk bij elke stap van je ontwerp te anticiperen op mogelijke risico’s. Bijvoorbeeld: hoe ga je om met gevoelige data? Werk je met technologie van derden? En hoe communiceer je de tekortkomingen van deze technologie?
Door bij elke stap van je ontwerp te anticiperen op mogelijke risico’s, vertraag je een innovatie niet, maar versnel je de impact juist.
AI helpt radioloog
Gelukkig zagen we meteen twee mooie voorbeelden van hoe AI in de zorgpraktijk al wordt ingezet. Op de radiologie-afdeling van het Antoni van Leeuwenhoek ziekenhuis (AVL), gebruikt men AI al op hoog niveau als hulpmiddel voor prioritering. Bij meer dan 99 procent van de CT-scans wordt AI ingezet voor het herkennen van een longembolie. De nieuwe methode leidt tot een diagnosetijd van een uur, waar dat eerder meerdere dagen duurde. En de diagnostiek wordt niet alleen sneller; ook de kwaliteit verbetert substantieel. Bijna alle tumoren die voorheen onopgemerkt bleven, worden nu wél gedetecteerd.
Daarnaast wordt AI ingezet bij de tumorsegmentatie. Dit model is geïntegreerd in het EPD en is betrouwbaarder dan de huidige criteria. Hierdoor is de volumebepaling betrouwbaarder. Ook wordt er gekeken naar het verkorten van MRI-scantijden (met behoud van kwaliteit) met behulp van commerciële AI-software.
Wat voor het AVL goed werkt, is de samenwerking met het ziekenhuis, het eigen Nederlands Kanker Instituut (NKI) als onderzoeksorganisatie en het bedrijf Kaiko - dat technologie ontwikkeld in een ‘AI-innovatiecirkel’. Zo versterken de organisaties elkaar op het gebied van onderzoek, klinische toepassing en technische expertise. De focus op het oplossen van ‘echte’ problemen, ethics by design en blik op opschalen staat daarbij centraal.
Werkplezier vergroten met AI
Ook de mProve ziekenhuizen zijn een voorloper op het gebied van AI-innovatie in de zorgpraktijk. “Mensen overschatten wat ze in 1 jaar kunnen doen, maar onderschatten wat ze in 10 jaar kunnen bereiken,” zei Stefan Kroese, voorzitter van het samenwerkingsverband. Met hun Funxlab focussen de mProve-partners op arbeidsbesparende en werkplezierverhogende technologie voor ‘schaarse’ zorgverleners, zoals verpleegkundigen en medisch specialisten.
Innovatiemanager Jos Knaapen vertelde enthousiast over het bouwen aan ‘human cases’ in plaats van ‘business cases’ door zorgverleners als belangrijkste klankbord te gebruiken. Zo sluiten innovaties echt aan op de dagelijkse zorgpraktijk. Het whitepaper1 dat zij tijdens de AI Health Summit lanceerden – ‘AI in de spreekkamer’ – laat zien dat transcriptie door AI nu daadwerkelijk administratieve lasten vermindert en werkplezier vergroot.
Zo is de gemiddeld verwachte tijdsbesparing van verslagen na het doorvoeren van aanpassingen 6,3 minuten. Vooral bij verslaglegging in de verpleegkunde en bij specialismen met langere consulten boekt mProve inmiddels kwalitatief betere resultaten dan bij handmatige registraties. Stefan Kroese is voorzitter van het mProve netwerk en concludeerde met zijn rake quote dat er wel degelijk veel progressie geboekt wordt in de zorg, in weerwil van de soms pessimistische geluiden daarover binnen en buiten de zorg.
Obstakels blijven
Tegelijkertijd blijven er obstakels. Integratie in het EPD blijft de grootste belemmering voor opschaling, en leveranciers lopen vooruit op functionaliteiten die in het Medical Device Regulation-domein terechtkomen. De roep om gezamenlijke standaardisering, snellere koppelingen en slimmere implementaties klonk tijdens de Summit dan ook luid en eensgezind.
Wat opviel: de bereidheid in de sector om samen te versnellen. Niet meer ‘pionieren per instelling’, maar collectieve adoptie en gedeelde lessen — precies wat nodig is om van technologische doorbraak naar echte zorgimpact te komen.
