AI in de zorg: kansen en uitdagingen

De gezondheidszorg staat voor grote uitdagingen: stijgende kosten, toenemende vraag naar zorg, en een groeiend tekort aan zorgpersoneel.

AI kan helpen om de zorg slimmer, efficiënter en persoonlijker te maken. Maar hoe zet je AI in de praktijk in? En waar lopen we tegenaan? We delen concrete toepassingen, uitdagingen en inzichten uit onze samenwerking met ziekenhuizen.

Waar kan AI bij helpen?

AI heeft een breed scala aan toepassingen in de zorg. We nemen je mee in een aantal belangrijke gebieden waarin AI het verschil kan maken.

1. Verminderen administratieve lasten

Zorgprofessionals besteden een groot deel van hun tijd aan administratie. Denk aan het bijwerken van patiëntendossiers en het indienen van declaraties. AI-tools helpen om deze taken efficiënter uit te voeren en de werkdruk te verminderen. Een aantal voorbeelden zijn:

• Transcriberen en samenvatten van consulten met behulp van speech-to-text software en natural language processing (NLP)
• Vragen van patiënten sneller beantwoorden door automatisch conceptantwoorden klaar te zetten voor zorgverleners met behulp van large language models (LLMs)
• Patiëntontslagbrieven genereren met behulp van AI-tools

2. Snelle en nauwkeurige diagnostiek

AI kan helpen bij het sneller en nauwkeuriger stellen van diagnoses. Slimme algoritmen kunnen medische beelden analyseren, en helpen bij het herkennen van afwijkingen die moeilijk te zien zijn voor het menselijk oog. Denk aan:

• Herkennen afwijkingen in radiologische beelden

• Verbeterde diagnoses door het combineren van AI-analyses met de kennis van artsen
• Identificeren van patiënten met een hoog risico op complicaties

3. Slimmere planning en logistiek

Efficiëntere processen = minder wachttijden en betere zorg. Voorbeelden uit de praktijk zijn:

• No-shows voorspellen
• OK-planning optimaliseren door de duur van de ingreep te voorspellen
• Piekuren voorspellen op de spoedeisende hulp

4. Gepersonaliseerde zorg

Met AI kunnen we gepersonaliseerde zorgplannen ontwikkelen, afgestemd op de unieke kenmerken van de patiënt. Je kan hierbij denken aan:

• Heropnames voorspellen om preventieve maatregelen te nemen
• Uitkomsten van therapie voorspellen om hiermee de keuze van het juiste behandelplan te ondersteunen
• Realtime monitoring/voorspelling bij ziekenhuisverblijf

De grootste uitdagingen

AI biedt kansen, maar invoeren is niet altijd simpel. Dit zijn de grootste obstakels.

Wet- en regelgeving

AI als medisch hulpmiddel? Dan moet het door de Medical Device Regulation (MDR). De MDR is een Europese regelgeving die eisen stelt aan de veiligheid en prestaties van medische hulpmiddelen. Dit kan jaren duren. Bij AI-systemen die helpen bij klinische besluitvorming zelfs 4 tot 10 jaar, afhankelijk van de risicoklasse. Gelukkig kunnen AI-toepassingen voor ondersteunende processen (zoals no-show voorspellingen of taalmodellen binnen het EPD) sneller worden geïmplementeerd. De wet- en regelgeving zorgt ervoor dat AI veilig en effectief is, maar kan innovatie soms vertragen.

Verantwoord en betrouwbaar (Responsible AI)

AI moet veilig, transparant en effectief zijn. Dat noemen we Responsible AI. Validatie van de AI-tools speelt hierin een belangrijke rol, toepassingen moeten bewezen effectief en veilig zijn. Het validatieproces verschilt per toepassing, en elke stakeholder, zoals de patiënt of medisch professional, vindt andere aspecten belangrijk. Een kleine pilot kan soms voldoende zijn, maar medisch gecertificeerde AI vereist uitgebreide studies en certificering.

Implementatie en adoptie

AI werkt pas als zorgverleners het omarmen. Het succesvol implementeren van AI in zorginstellingen vraagt naast technische veranderingen ook om culturele veranderingen. AI-toepassingen moeten integreren in bestaande ICT-systemen en (zorg)processen. Daarnaast moeten zorgprofessionals worden opgeleid en overtuigd van de toegevoegde waarde van AI. Zonder verandermanagement en training blijven nieuwe technologieën vaak ongebruikt. AI kan zorgverleners ondersteunen in hun werk, maar alleen als zij begrijpen hoe het werkt en erop kunnen vertrouwen.

Opschaling: van pilot naar brede toepassing

Een succesvolle test is mooi, maar hoe zorg je voor echte impact? Opschalen is vaak lastig. En zonder grootschalige toepassing is de impact van AI voor de zorg beperkt.  Verschillen tussen ziekenhuizen (ICT-systemen, data en processen) maken dit complex.

Toepassingen zoals taalmodellen binnen EPD’s zijn relatief makkelijk op te schalen, omdat ze bestaande data gebruiken. Maar AI-systemen voor klinische besluitvorming lopen vaak tegen extra drempels aan. Ziekenhuizen hebben voldoende capaciteit, expertise en middelen nodig om AI succesvol en breed te implementeren.

Conclusie

AI kan de zorg slimmer en efficiënter maken. Maar techniek alleen is niet genoeg: samenwerking tussen zorgverleners, beleidsmakers en ontwikkelaars is cruciaal. Hoe eerder we aan de slag gaan, hoe sneller we de zorg toekomstbestendig maken.

Ook aan de slag met AI in jouw (zorg)organisatie?

Bij DSL denken we graag met je mee over concrete AI-toepassingen. Neem contact met ons op en ontdek wat we voor jou kunnen betekenen! Plan hier een gratis kenninsmakingsgesprek.

Bronnen:

• Position paper ‘AI in de zorg: versneld en verantwoord opschalen’ door NVZ en NFU

Inspiratie cases

Bekijk hier een greep van onze zorgcases:

• Directe toegang tot contractinformatie en polisvoorwaarden aan de apothekersbalie door onze virtuele assistent
• Een verbeterde doorstroming op de spoedeisende hulp door onze AI-oplossing die voorspelt of een patiënt moet worden opgenomen
• Veilige en efficiënte implementatie van Machine Learning modellen in de zorg
• Invloed van klassieke risicofactoren bij cardio metabole ziekten onderzocht
• Inzicht in datavolwassenheid als fundament voor toekomstbestendige zorginnovatie