AI in de zorg
De zorg staat onder druk. Toenemende zorgvraag, personeelstekorten en oplopende kosten vragen om slimme oplossingen. AI kan helpen om de zorg efficiënter, persoonlijker én werkbaarder te maken. Maar hoe zet je AI goed in? En waar begin je?
Oplossingen op maat
Bij Data Science Lab helpen we ziekenhuizen en zorgorganisaties om praktische AI-toepassingen te implementeren. Niet met beloftes of pilots die op de plank blijven liggen – maar met oplossingen die aansluiten op jouw processen en systemen.
We hebben ervaring in het begeleiden van zorgorganisaties van idee tot implementatie. En dat doen we use case-gedreven: we starten met een concreet probleem, en bouwen een oplossing die werkt.
Waar AI in de zorg écht het verschil maakt
1. Minder administratieve lasten, meer tijd voor zorg
AI helpt bij het automatiseren van repetitieve administratieve taken:
Consulten samenvatten met NLP en spraakherkenning
Automatisch conceptantwoorden voor patiëntvragen
AI-ondersteunde ontslagbrieven genereren
2. Snellere en betere diagnostiek
Slimme algoritmes ondersteunen artsen bij het stellen van diagnoses:
Herkennen van afwijkingen op medische beelden
Risicoprofielen op basis van patiëntdata
Voorspellen van complicaties
3. Efficiënte planning en logistiek
Minder wachttijd, betere inzet van mensen en middelen:
No-shows voorspellen
OK-planning optimaliseren
SEH-piekuren voorspellen
4. Gepersonaliseerde zorg
Maak zorg op maat met AI-modellen die voorspellen en ondersteunen:
Heropnames voorspellen
Behandeluitkomsten inschatten
Realtime monitoring tijdens opname
Zo helpen wij
Wil jij ontdekken wat AI voor jouw zorgorganisatie kan betekenen? Lees hieronder meer.
Onze aanpak
Intake & use case-selectie – we bepalen samen waar de grootste winst zit
Van idee naar werkende oplossing – snel, veilig en op maat
Begeleiding bij implementatie & adoptie – inclusief training en verandermanagement
Opschaling – van bewezen pilot naar structurele inzet
Maak zorg toekomstbestendig – begin vandaag
Wil jij ontdekken wat AI voor jouw zorgorganisatie kan betekenen? Plan een vrijblijvende intake in. We bespreken jouw doelen en brengen de mogelijkheden in kaart.
Frequently Asked Questions over AI in de zorg
Wat is AI in de zorg?
AI staat voor kunstmatige intelligentie. In de zorg helpt het bijvoorbeeld bij diagnose, planning, administratie en personalisatie van zorg.
Is AI veilig voor gebruik in de zorg?
Ja, mits goed gevalideerd en verantwoord toegepast. Wij helpen zorginstellingen bij Responsible AI en voldoen aan relevante regelgeving (zoals MDR).
Welke zorginstellingen kunnen starten met AI?
Van basisziekenhuizen tot UMC’s en alle andere zorginstellingen – AI is schaalbaar. Wij passen onze aanpak aan op jouw organisatiegrootte, IT-capaciteit en ambities.
Uitdagingen
AI biedt enorme kansen, maar ook specifieke uitdagingen voor zorginstellingen. Dit zijn de belangrijkste thema’s die we tegenkomen in de praktijk:
Wet- en regelgeving (MDR)
AI voor klinische besluitvorming valt vaak onder de Medical Device Regulation (MDR), met bijbehorende validatie- en certificeringseisen.
Responsible AI
Toepassingen moeten transparant, betrouwbaar en veilig zijn. Validatie en betrokkenheid van zorgprofessionals is cruciaal.
Implementatie en adoptie
AI werkt alleen als zorgverleners het omarmen. Wij begeleiden zowel de technische integratie als de organisatorische verandering.
Opschaling van pilot naar praktijk
Een succesvolle pilot is slechts de start. Wij helpen om AI duurzaam en breed te implementeren, met aandacht voor het (zorg)personeel, processen, systemen en draagvlak.
Waarom DSL?
Bij Data Science Lab hebben we al 9 jaar ervaring met onder andere:
✅ Ervaring met AI in de zorg – van SEH-piekvoorspelling tot EPD-integraties en alle wet en regelgeving die hierbij komt kijken.
✅ Technisch sterk én mensgericht – we snappen zowel modellen als processen.
✅ Onafhankelijk en betrouwbaar – geen productverkoop, maar advies op maat.
Cases AI in de zorg
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
Blogs over MLOps,
Lees hier onze laatste blogs over data strategy, data engineering en data science & AI.
Machine learning (ML) stopt niet bij het ontwikkelen van een model—dat is eigenlijk pas het begin. Veel organisaties focussen vooral op het…
Implementeren van MLOps MLOps is een relatief jonge term die de laatste tijd steeds vaker opduikt. En niet voor niks! Gezien de…