beeld: Wanniwat Roumruk_Getty Images_iStock
Voor diagnostiek ligt dat vertrouwen aanzienlijk lager, op 50 procent. Dat blijkt uit onderzoek van businesstransformatie- en IT-dienstverlener Conclusion naar digitale transformatie in de Nederlandse zorgsector, uitgevoerd onder 643 zorgprofessionals, waaronder IT-beslissers, CMIO’s/CNIO’s, zorgmanagement en artsen.
Ambivalent
Hoewel AI kansen biedt, staan zorgprofessionals ambivalent tegenover de technologie. Meer dan de helft (55%) vindt dat AI wordt overschat als oplossing voor personeelstekorten. Tegelijkertijd ziet 45 procent AI wel als middel om uitstroom van personeel te voorkomen. Bijna de helft (48%) denkt dat AI vooral zal worden ingezet om meer patiënten te kunnen zien, niet om de werkdruk daadwerkelijk te verlagen.
De verwachte verbeteringen door AI richten zich vooral op snellere administratieve processen (59%), verlaging van de werkdruk (55%) en slimmere planning (37%). Tegelijkertijd vreest 40 procent dat de Nederlandse zorg vastloopt zonder radicale digitalisering.
Dossiervorming
De grootste kansen voor AI worden gezien in administratieve taken en verslaglegging. 59 procent ziet mogelijkheden voor AI bij dossiervorming, en het vertrouwen in deze taak ligt met 69 procent nog hoger. Voor monitoring van thuismetingen liggen de cijfers vergelijkbaar: 57 procent ziet kansen, terwijl 75 procent vertrouwen heeft in deze toepassing. Voor andere AI-toepassingen ligt het vertrouwen lager: voorspellende modellen krijgen 54 procent vertrouwen, chatbots 53 procent en AI-diagnose 50 procent.
Technologieën die al breed worden toegepast genieten meer vertrouwen. Remote monitoring staat met 84 procent bovenaan, gevolgd door spraakgestuurde verslaglegging (73%) – een toepassing waarin AI vaak al onzichtbaar aanwezig is. Bij toekomstige technologieën staat AI pas op de vierde plek (30%), na thuismonitoring en remote care (55%), patiëntportalen en zelfregie-apps (54%) en spraakgestuurde verslaglegging (49%).
Angst
Ondanks het vertrouwen in AI voor bepaalde toepassingen, zijn er ook belemmeringen. Ruim een derde van de respondenten (37%) vindt dat innovatie in de zorg wordt tegengehouden door angst en risicomijding. Bij AI denkt 33 procent dat de technologie meer kan betekenen, maar dat organisaties te terughoudend zijn om deze toe te passen.
Al jaren wordt kunstmatige intelligentie (AI) aangekondigd als dé redder in nood voor een zorgsector die kreunt onder personeelstekorten, oplopende werkdruk en administratieve ballast. De belofte is verleidelijk: slimmere systemen die diagnoses ondersteunen, papierwolken laten verdampen en tijd vrijmaken voor waar het echt om draait: de patiënt.
Maar als we naar de werkelijkheid kijken – naar wat er daadwerkelijk op de werkvloer gebeurt en wat zorgprofessionals zelf vinden – dan blijkt er een diepe kloof te gapen tussen de hypersfeer en de dagelijkse praktijk.
Uit recent onderzoek onder 643 Nederlandse zorgprofessionals blijkt dat meer dan de helft (55%) AI overschat vindt als oplossing voor personeelstekorten. Deze scepsis is niet het signaal van een achtergebleven sector, maar van een nuchtere beroepsgroep die het verschil ziet tussen een handige tool en een structurele oplossing.
De belofte: efficiëntie als troef
Er zijn legitieme redenen voor optimisme. AI kan inderdaad een krachtige ondersteuner zijn op gebieden waar we nu handmatig en repetitief werk verrichten:
Administratie & dossiervorming: 69% van de professionals heeft vertrouwen in AI voor deze taken. Automatische verslaglegging en codering kunnen verpleegkundigen en artsen uren per week besparen.
Monitoring: Vooral thuismonitoring scoort hoog (75% vertrouwen). AI-algoritmen kunnen data van chronisch zieken thuis analyseren en alleen bij afwijkingen een signaal geven.
Planning: Slimme algoritmen kunnen patiëntenstromen en roosters optimaliseren, wat de operationele efficiëntie ten goede komt.
De harde realiteit: waarom implementatie faalt
Toch blijft grootschalige, zinvolle implementatie achter. Een andere studie wees uit dat slechts 2% van de ontwikkelde AI-modellen daadwerkelijk in de klinische praktijk wordt gebruikt. Waarom?
Het is een ecosysteemprobleem, niet een techprobleem. AI-modellen worden vaak in labs gebouwd, maar sluiten niet aan op verouderde ziekenhuissystemen (EPD’s). Gebrek aan standaarden en interoperabiliteit maakt integratie een nachtmerrie.
De verkeerde prikkels. Er is een overvloed aan prototypes en pilots, maar een schrijnend tekort aan duurzame implementatiestrategieën. Ziekenhuizen hebben vaak geen businesscase of capaciteit om experimentele AI in de complexe zorgworkflow in te bedden.
Wantrouwen en ethische barrières. Het ‘black box’-probleem is reëel: als een arts niet begrijpt hoe een AI tot een conclusie komt, kan hij of zij er geen klinische verantwoordelijkheid voor dragen. Daarnaast spelen angst voor datamisbruik, bias in algoritmen en terechte vragen over privacy.
Het gevaar: AI als ‘excuustruus’ voor systeemfalen
Hier wringt de schoen het meest. Er dreigt een riskante narratieve verschuiving, waar de onderzoeken voor waarschuwen:
Van verlichting naar productiviteitswinst: Bijna de helft (48%) van de professionals denkt dat AI vooral zal worden ingezet om meer patiënten te kunnen zien, niet om de werkdruk te verlagen. AI wordt dan geen instrument voor betere zorg, maar voor hogere throughput.
Het frame ‘Efficiëntie’ overheerst. Dit frame, vaak omarmd door verzekeraars en beleidsmakers, presenteert AI als oplossing voor het personeelstekort. Het risico? Dat het wordt gebruikt als excuus om niet te investeren in menskracht, salarissen en werkomstandigheden. Zo schreef een blog scherp: “AI is geen excuustruus om weg te kijken!”
AI lost geen burn-outs op, repareert geen gebroken teamverbanden en compenseert geen gebrek aan handen aan het bed.
De weg vooruit: AI als dienaar, niet als heerser
Hoe maken we dan de sprong van hype naar hoopvolle praktijk? De oplossing ligt niet in nog meer prototypes, maar in een fundamenteel andere aanpak:
Zorgprofessionals aan het roer. Niet techbedrijven, maar artsen, verpleegkundigen, en andere zorgprofessionals moeten de vraagstukken definiëren. De implementatie moet aansluiten op hun workflow, niet andersom.
Investeren in het ecosysteem. Dit betekent: forse publieke investeringen in interoperabiliteit, datakwaliteit en digitale infrastructuur. Een AI-tool is natuurlijk nutteloos als hij niet kan praten met het EPD.
Ethiek en transparantie als fundament. ‘Explainable AI’, diverse trainingsdata en onafhankelijke ethiekcommissies zijn geen luxe, maar een voorwaarde voor maatschappelijk draagvlak en professioneel vertrouwen.
Realistische verwachtingen. Laten we stoppen met AI te framen als de oplossing voor de personeelscrisis. Laten we het presenteren wat het is: een krachtige ondersteunende technologie die pas waarde toevoegt als de basis op orde is – voldoende, tevreden en goed gefaciliteerd personeel.
Conclusie: De Nederlandse zorg heeft behoefte aan een nuchter AI-discours. De beloftes zijn er, de mogelijkheden ook.
Maar laten we, voordat we ons blind staren op de technologische horizon, eerst de fundamentele vraag beantwoorden: willen we AI gebruiken om de zorg goedkoper te maken, of om hem beter te maken?
Het antwoord op die vraag bepaalt of AI een tijdelijke hype wordt, of een duurzame hoop voor zorgverleners en patiënten.