AI is bezig aan een snelle opmars in Nederlandse ziekenhuizen. Waar kunstmatige intelligentie jarenlang vooral werd ingezet voor diagnostiek en wetenschappelijk onderzoek, verschuift de aandacht steeds nadrukkelijker naar toepassingen die zorgprofessionals ondersteunen bij verslaglegging, administratie, communicatie en logistiek. De verwachtingen zijn hoog: AI moet bijdragen aan lagere administratieve lasten, efficiëntere zorgprocessen en meer tijd voor de patiënt. Tegelijkertijd laten twee recente onderzoeken zien dat juist de volgende stap – het structureel opschalen van succesvolle toepassingen – veel lastiger blijkt dan het ontwikkelen van nieuwe pilots.
Die conclusie trekken zowel de AI Monitor Ziekenhuizen 2026 van M&I/Partners (maart 2026) als de whitepaper De weg naar volwassen AI in de zorg van IG&H (juni 2026). Hoewel beide onderzoeken een andere invalshoek kiezen, schetsen ze een vergelijkbaar beeld: Nederlandse ziekenhuizen investeren steeds meer in AI en boeken aantoonbare vooruitgang, maar het realiseren van blijvende organisatiebrede impact blijkt weerbarstig.
Dat ziekenhuizen AI steeds serieuzer nemen, blijkt uit verschillende ontwikkelingen:
- Beleid: volgens de AI Monitor beschikt inmiddels bijna de helft van de ziekenhuizen over een uitgewerkte AI-visie en -strategie, terwijl driekwart AI-beleid heeft vastgesteld. Ook zijn in veel organisaties AI-boards of regiegroepen ingericht die zich bezighouden met prioritering, governance en naleving van wet- en regelgeving. Daarmee lijkt AI zich te ontwikkelen van een verzameling losse experimenten tot een onderwerp dat steeds nadrukkelijker onderdeel wordt van de reguliere bedrijfsvoering.
- Domein: de aard van de toepassingen verandert. Diagnostiek was jarenlang het meest zichtbare domein voor AI, bijvoorbeeld bij beeldanalyse in de radiologie. Inmiddels verschuift de aandacht steeds meer naar toepassingen die de dagelijkse werkzaamheden van zorgprofessionals ondersteunen. AI wordt vaker ingezet voor administratieve processen, verslaglegging, communicatie met patiënten en logistieke vraagstukken zoals capaciteitsmanagement. Daarmee verschuift de focus van hooggespecialiseerde medische toepassingen naar oplossingen die potentieel een veel grotere groep zorgmedewerkers kunnen ontlasten.
Generatieve AI heeft die ontwikkeling versneld. Vrijwel alle ziekenhuizen experimenteren inmiddels met toepassingen zoals veilige interne varianten van onder meer ChatGPT en Copilot, spraakgestuurde verslaglegging en AI-ondersteuning bij het opstellen van correspondentie. Ook de eerste AI-agents worden verkend, al bevinden deze zich veelal nog in een vroege ontwikkelfase.
Veel initiatieven, beperkte opschaling
Tegelijkertijd laat de AI Monitor zien dat deze groei zich beperkt vertaalt naar grootschalige toepassing. Ziekenhuizen werken gemiddeld aan 18 AI-initiatieven, maar het grootste deel daarvan bevindt zich nog in de ideeën-, ontwikkel- of pilotfase. Slechts een klein aantal toepassingen bereikt uiteindelijk implementatie, opschaling of structureel beheer. Ook spraakgestuurde verslaglegging – momenteel een van de meest besproken AI-toepassingen in de zorg – bevindt zich in veel ziekenhuizen nog in de pilotfase en wordt gemiddeld slechts door een beperkt deel van de beoogde gebruikers actief ingezet.
Dat sluit nauw aan bij de bevindingen van IG&H: vrijwel iedere onderzochte zorgorganisatie heeft meerdere AI-initiatieven lopen, terwijl geen van de deelnemende organisaties de hoogste fase van AI-volwassenheid bereikt. De onderzoekers constateren dat structurele opschaling binnen alle onderzochte domeinen achterblijft. Volgens IG&H stapelen nieuwe AI-projecten zich regelmatig op, terwijl eerdere toepassingen nog onvoldoende zijn ingebed in de dagelijkse praktijk.
Beide onderzoeken schetsen een genuanceerd beeld. Enerzijds groeit het aantal toepassingen, neemt de bestuurlijke aandacht toe en investeren ziekenhuizen zichtbaar in AI. Anderzijds blijven de daadwerkelijke effecten achter bij de hoge verwachtingen. De AI Monitor laat bijvoorbeeld zien dat ziekenhuizen vooral positieve effecten verwachten voor medewerkers en patiënten, maar dat de gerealiseerde impact de afgelopen jaren veel beperkter is geweest dan vooraf werd voorzien.
Volgende fase
Die tegenstelling roept een belangrijke vraag op. Als ziekenhuizen steeds meer investeren in AI, strategieën ontwikkelen en tientallen toepassingen verkennen, waarom gaat het dan zo moeizaam om die initiatieven uit te laten groeien tot een vast onderdeel van de zorgpraktijk? Die vraag staat centraal in het onderzoek van IG&H en markeert volgens beide studies de volgende fase in de ontwikkeling van AI binnen Nederlandse ziekenhuizen.
De verklaring voor die moeizame opschaling zoekt IG&H niet in de technologie zelf. De grootste uitdaging ligt juist in de manier waarop ziekenhuizen AI organisatorisch hebben ingebed. Dat vormt een interessant contrast met veel publieke aandacht voor nieuwe AI-toepassingen. Terwijl de technologische mogelijkheden zich in hoog tempo ontwikkelen, blijken data, processen, governance en verandermanagement veel vaker de bepalende factoren voor succes.
Organisatie als succesfactor
IG&H beschrijft verschillende terugkerende knelpunten. Datakwaliteit blijft een belangrijk aandachtspunt, mede doordat gegevens historisch zijn ingericht om bestaande zorgprocessen te ondersteunen en niet om AI-toepassingen organisatiebreed te voeden. Ook eigenaarschap is lang niet altijd duidelijk belegd. Wanneer onduidelijk is wie verantwoordelijk is voor beheer, doorontwikkeling en besluitvorming, blijft een succesvolle pilot vaak hangen binnen één afdeling of een kleine groep enthousiaste gebruikers.
Daarnaast constateren de onderzoekers dat ziekenhuizen regelmatig nieuwe AI-initiatieven starten terwijl eerdere projecten nog onvoldoende zijn geïntegreerd in bestaande werkprocessen. Zo ontstaat een verzameling losse toepassingen die ieder afzonderlijk waarde kunnen leveren, maar gezamenlijk nauwelijks bijdragen aan een structurele verandering van de organisatie. AI wordt toegevoegd aan bestaande werkwijzen, in plaats van dat processen opnieuw worden ingericht rond de mogelijkheden die de technologie biedt.
Volgens IG&H zijn juist organisaties die eerst investeren in hun zwakste schakels uiteindelijk beter in staat om AI succesvol op te schalen. Dat kan betekenen dat eerst wordt gewerkt aan datakwaliteit, governance of de betrokkenheid van eindgebruikers, voordat nieuwe toepassingen worden toegevoegd. Ook bestuurlijke betrokkenheid speelt daarbij een belangrijke rol. Organisaties waarin AI expliciet onderdeel is van de bestuursagenda blijken vaker samenhang aan te brengen tussen strategie, uitvoering en investeringen.
Dezelfde ontwikkeling
Deze conclusies sluiten goed aan bij de bredere ontwikkeling die uit de AI Monitor naar voren komt. Daaruit blijkt immers dat ziekenhuizen juist de afgelopen jaren veel hebben geïnvesteerd in organisatorische randvoorwaarden. Het aantal AI-strategieën en AI-beleidskaders groeit snel, AI-geletterdheid krijgt steeds meer aandacht en in veel organisaties zijn AI-boards ingericht om richting te geven aan prioritering, compliance en besluitvorming. Ook verschuift AI geleidelijk van tijdelijke innovatieprogramma's naar de lijnorganisatie.
Die ontwikkeling schetst dat ziekenhuizen zich ervan bewust zijn dat AI meer vraagt dan alleen nieuwe software. Tegelijkertijd maakt de monitor duidelijk dat juist op onderdelen als financiële ruimte, AI-bewustzijn onder medewerkers en het vermogen om veranderingen daadwerkelijk door te voeren nog belangrijke stappen moeten worden gezet. Ook de relatief beperkte opschaling van toepassingen zoals ambient listening laat zien dat een succesvolle pilot niet automatisch leidt tot breed gebruik in de dagelijkse praktijk.
Op dit punt vullen beide onderzoeken elkaar aan. Waar M&I vooral beschrijft hoever Nederlandse ziekenhuizen inmiddels zijn met AI, probeert IG&H te verklaren waarom verdere groei op veel plaatsen stokt. Samen schetsen zij een sector die de experimentele fase grotendeels achter zich laat, maar nog volop zoekt naar manieren om AI duurzaam onderdeel te maken van de organisatie.
Nieuwe fase
Dat heeft ook gevolgen voor de manier waarop bestuurders naar AI kijken. Enkele jaren geleden draaide de discussie vooral om de vraag welke toepassingen technisch mogelijk waren en waar de eerste pilots konden worden gestart. Inmiddels verschuift de aandacht steeds meer naar vragen als: hoe organiseer je eigenaarschap, hoe borg je datakwaliteit, hoe neem je medewerkers mee in veranderingen en hoe bepaal je welke toepassingen daadwerkelijk waarde toevoegen?
Daar ligt volgens beide onderzoeken de volgende ontwikkelfase voor AI in ziekenhuizen. Niet het ontwikkelen van nóg meer toepassingen, maar het creëren van de organisatorische voorwaarden waarmee succesvolle pilots kunnen uitgroeien tot een vast onderdeel van de dagelijkse zorgverlening.
Zo verandert AI geleidelijk van een technologische innovatie in een organisatievraagstuk. Of AI daadwerkelijk zal bijdragen aan lagere werkdruk, betere toegankelijkheid en efficiëntere zorg, wordt steeds minder bepaald door de techniek zelf en steeds meer door de manier waarop ziekenhuizen hun organisatie daarop weten in te richten.
