AI in de zorg: toepassingen, kansen en uitdagingen

AI toepassingen in de zorg

Bij AI in de zorg denken veel mensen eerst aan een algoritme dat afwijkingen op een scan herkent. Die toepassingen bestaan, maar ze zijn voor de meeste zorgorganisaties niet het logische begin. De meeste tijd gaat in de zorg niet op aan diagnose, maar aan alles eromheen: verslaglegging, planning, overdracht, correspondentie en het terugvinden van informatie.

Grofweg zijn er vier groepen toepassingen:

• Administratieve ondersteuning: samenvatten van gesprekken, conceptverslagen, het voorbereiden van verwijsbrieven en het ordenen van binnenkomende post.
• Planning en capaciteit: roosters, bedbezetting, het voorspellen van no-shows of drukte op de spoedeisende hulp.
• Klinische beslisondersteuning: hulp bij het beoordelen van beelden, signalering van verslechtering of het wegen van medicatie. Hier is het risico het grootst en gelden de zwaarste regels.
• Kennis en communicatie: interne kennis sneller vindbaar maken, patiëntinformatie in begrijpelijke taal, vragen van patiënten voorsorteren.

De kansen zijn het grootst waar veel herhaald werk samenkomt met weinig klinisch risico. Daar kun je leren zonder dat een fout direct een patiënt raakt. Klinische beslisondersteuning kan veel opleveren, maar vraagt een regulatoir traject, validatie en een zorgvuldige inbedding in het werk van de professional.

AI zorgapplicaties

Een AI zorgapplicatie is niet automatisch een medisch hulpmiddel, maar dat kan wel. Het beslissende criterium is het beoogde doel. De Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (IGJ) noemt software een medisch hulpmiddel als die een diagnostische of therapeutische functie heeft, bijvoorbeeld een product dat de medische gegevens van een patiënt gebruikt om een aandoening op te sporen. Een stappenteller of gezondheidsapp voor recreatief gebruik valt er volgens de IGJ niet onder (IGJ, veilige producten).

Valt een applicatie wel onder de definitie, dan gelden de Europese Medical Devices Regulation (MDR, van toepassing sinds 26 mei 2021) of de In-Vitro Diagnostics Regulation (IVDR, sinds 26 mei 2022). De IGJ houdt daar in Nederland toezicht op (IGJ, toezicht op MDR en IVDR). Voor jou als zorginstelling betekent dat een paar concrete vragen bij elke aankoop:

• Wat is het beoogde doel volgens de leverancier, en klopt dat met hoe wij het gaan gebruiken?
• Heeft het product een CE-markering voor dat doel, en in welke risicoklasse valt het?
• Hoe is het gevalideerd, en op welke patiëntpopulatie?
• Wat gebeurt er als we het anders of breder inzetten dan bedoeld?

Die laatste vraag wordt vaak vergeten. Een tool die als administratief hulpmiddel is gekocht en later wordt gebruikt om klinische keuzes te onderbouwen, kan ongemerkt in een ander regime terechtkomen. Een onafhankelijke beoordeling van leveranciers vóór de aankoop helpt om dit soort vragen op tafel te krijgen voordat er getekend is.

AI automatisering in de zorg

Automatisering in de zorg gaat zelden over het volledig overnemen van een taak. Het gaat over het weghalen van zoekwerk, overtypen en dubbele registratie, zodat de professional meer tijd heeft voor het oordeel dat alleen hij of zij kan geven. Hoe je processen daarvoor analyseert en welke vormen van automatisering er zijn, beschrijf ik uitgebreider bij AI automatisering.

In de zorg verdienen bij automatisering drie dingen extra aandacht:

1. De mens blijft aantoonbaar aan zet. Een conceptverslag dat de zorgverlener controleert en aanpast, is iets anders dan een verslag dat ongelezen in het dossier belandt. Leg vast wie wat controleert.
2. Het werk moet echt veranderen. Een tool die tijd bespaart op verslaglegging levert pas iets op als die tijd ergens anders terechtkomt. Dat is een organisatorische keuze, geen technische. Waarom adoptie zo vaak de bottleneck is, lees je in AI-adoptie begint bij het werk.
3. Beheer hoort bij de business case. Modellen en leveranciers veranderen. Iemand moet bijhouden of de kwaliteit gelijk blijft, ook na de eerste maanden.

Voor generatieve AI heeft de IGJ zorgaanbieders expliciet opgeroepen tot zorgvuldigheid. De inspectie verwacht dat je vooraf bepaalt wat de toepassing moet doen, de risico’s en beperkingen kent, nagaat hoe de toepassing is gevalideerd of getest, en na invoering bewaakt of ze in de praktijk goed functioneert. De zorgaanbieder blijft wettelijk verantwoordelijk voor een zorgvuldige invoering (IGJ, februari 2025).

AI en data in de zorg

Gezondheidsgegevens zijn onder de AVG bijzondere persoonsgegevens en krijgen extra bescherming. De Autoriteit Persoonsgegevens wijst erop dat een zorgaanbieder bij grootschalige verwerking van gezondheidsgegevens een DPIA moet uitvoeren en een functionaris gegevensbescherming moet aanstellen (AP, gezondheidsgegevens). Voor AI-projecten is die DPIA geen formaliteit: het is het moment waarop je vastlegt welke gegevens de toepassing echt nodig heeft.

Daarnaast is data in de zorg vaak versnipperd. Informatie zit in het elektronisch dossier, in losse systemen per afdeling, in vrije tekst en in documenten van andere zorgverleners. Dat maakt het verleidelijk om eerst een groot datatraject te starten. Kleiner beginnen werkt meestal beter: kies één toepassing en kijk welke data daarvoor nodig is en van welke kwaliteit. Waarom dat vaak beter werkt dan eerst alles op orde brengen, lees je in het datafundament onder AI.

Een paar vragen die in elk zorgproject beantwoord moeten zijn:

• Welke gegevens gaan naar de leverancier, en waar worden ze verwerkt en bewaard?
• Worden patiëntgegevens gebruikt om het model van de leverancier verder te trainen? Zo ja, is daar een grondslag voor?
• Is er een verwerkersovereenkomst die past bij wat er feitelijk gebeurt?
• Kun je achteraf reconstrueren welke informatie de AI heeft gezien en wat ze heeft voorgesteld?

Uitdagingen en regelgeving

De grootste uitdaging voor AI in de zorg is zelden de techniek. Het zijn eigenaarschap, validatie, de werkdruk die weinig ruimte laat voor verandering, en een stapeling van regels die niet altijd op elkaar aansluiten.

Voor de regelgeving is dit de stand van zaken per september 2026:

• MDR en IVDR gelden al voor medische software, met de IGJ als toezichthouder.
• De AI Act merkt AI als hoog risico aan wanneer die een veiligheidscomponent is van, of zelf, een product onder de productwetgeving in bijlage I, waaronder de MDR en IVDR, en dat product een conformiteitsbeoordeling door een derde partij moet ondergaan. Daarnaast noemt bijlage III onder meer AI waarmee overheden de toegang tot zorgvoorzieningen beoordelen, en systemen voor triage van spoedeisende zorg (AI Act, bijlage III).
• De Digital Omnibus heeft de hoog-risicoregels uitgesteld. Toepassingen uit bijlage III vallen er vanaf 2 december 2027 onder, AI in producten uit bijlage I, zoals medische hulpmiddelen, vanaf 2 augustus 2028 (Europese Commissie).
• Transparantie geldt al wel: sinds 2 augustus 2026 moeten chatbots en andere interactieve AI-systemen laten weten dat je met AI te maken hebt (Europese Commissie). Dat raakt bijvoorbeeld een patiëntenchatbot.

Uitstel betekent niet dat je kunt wachten. Wie nu een klinische AI-toepassing inkoopt, gebruikt die waarschijnlijk nog als de eisen gelden. Neem ze dus mee in je selectiecriteria. Wat de AI Act per risicocategorie vraagt, staat uitgewerkt op de pagina over de AI Act. Dit is geen juridisch advies: laat de kwalificatie van een specifieke toepassing toetsen door een regulatory of juridisch specialist.

Waar sta ik in dit verhaal? Mijn werk ligt vooral in financiële dienstverlening, retail, industrie en zakelijke dienstverlening. De vraagstukken in de zorg lijken daar sterk op: wat pak je eerst aan, wat koop je en hoe houd je het in de hand. Voor klinische en regulatoire vragen heb je specialisten uit het zorgdomein nodig, die je rechtstreeks contracteert. Hoe ik met partijen omga die je voor uitvoering inschakelt, zonder marge voor mij, lees je bij het partnernetwerk.

Andere sectoren met vergelijkbaar strenge regels vind je bij AI in fintech en financiële dienstverlening; voor een sector waar de regels juist om klantdata en toestemming draaien, zie AI voor marketing. Alle sectoren staan op het overzicht van AI per branche. Wil je sparren over een concrete vraag? Plan een adviesgesprek van dertig minuten.