De toekomst van AI in de gezondheidszorg: trends, ethiek & oplossingen

Wat is de toekomst van AI in de gezondheidszorg? In dit artikel deel ik de nieuwste trends van 2025, ethische overwegingen en praktische oplossingen uit de praktijk. Je houdt er bruikbare inzichten aan over waarmee je het volledige potentieel van AI kunt benutten en tegelijkertijd beschermt wat het belangrijkst is: het vertrouwen van patiënten en de kwaliteit van de zorg.

Wat is AI in de gezondheidszorg?

AI in de gezondheidszorg verwijst naar het gebruik van technologieën voor kunstmatige intelligentie, zoals machinaal leren en natuurlijke taalverwerking, om complexe medische gegevens te analyseren. Het helpt de patiëntuitkomsten te verbeteren, activiteiten te stroomlijnen en klinische besluitvorming te ondersteunen.

Hoe wordt AI gebruikt in de gezondheidszorg?

AI wordt al in de gezondheidszorg gebruikt, en dat gebeurt al enige tijd. Veelvoorkomende toepassingen van AI in de gezondheidszorg zijn: 

• Het diagnosticeren van ziekten op basis van beeldvorming en laboratoriumresultaten
• Het voorspellen van patiëntenrisico's en heropnames in het ziekenhuis
• Het automatiseren van administratieve taken, zoals voorafgaande machtigingen
• Het verbeteren van de nauwkeurigheid van medische facturering en codering
• Het ondersteunen van klinische beslissingen door middel van op bewijs gebaseerde aanbevelingen
• Het beheren van de volksgezondheid door middel van voorspellende analyses
• Het personaliseren van behandelplannen met behulp van genomische gegevens

Generatieve AI in de gezondheidszorg

Veel mensen verwarren “kunstmatige intelligentie” met hulpmiddelen voor generatieve AI, zoals ChatGPT en Gemini van Google. AI als modewoord is enorm populair geworden sinds ChatGPT algemeen beschikbaar werd. Sommige mensen vragen zich af of grote taalmodellen (LLMs) praktisch kunnen worden toegepast in een zorgomgeving.  

Tot nu toe zien we dat het de diagnostiek kan verbeteren, behandelingen kan personaliseren en de betrokkenheid van patiënten kan vergroten. Zo wordt het in verschillende domeinen gebruikt:

1. Klinische toepassingen

Generatieve AI verbetert de besluitvorming, versnelt de documentatie en ondersteunt gepersonaliseerde behandelingen door inzichten te genereren uit enorme hoeveelheden medische gegevens. Laten we enkele voorbeelden van AI in de gezondheidszorg bekijken om te zien hoe AI wordt gebruikt bij diagnostiek en onderzoek.

Voorspellende en preventieve zorg

Het is veel goedkoper en empathischer om gezondheidsproblemen op te sporen voordat ze levensveranderend worden voor onze patiënten. Zo kunnen we genAI hiervoor inzetten: 

• genAI kan EPD-gegevens samenvoegen om de voortgang van ziekten te voorspellen (bijv. het ontstaan van diabetes, het risico op een beroerte).
• genAI kan het verloop van patiënten simuleren, waardoor clinici eerder kunnen ingrijpen met preventieve maatregelen.

Join our Newsletter

Ondersteuning bij diagnostiek

Generatieve AI kan complexe medische gegevens analyseren om nauwkeurige, tijdige differentiaaldiagnoses te genereren. Zo kunnen clinici aandoeningen eerder opsporen en diagnostische fouten verminderen. Hier zijn enkele voorbeelden:

• Radiologie: genAI-modellen, zoals generatieve adversariële netwerken (GANs), verbeteren de resolutie van medische beelden en helpen afwijkingen (bijv. tumoren, breuken) te identificeren op röntgenfoto's, MRI's en CT-scans.
• Pathologie: AI-modellen genereren synthetische pathologiedia's voor training of om beperkte gegevensverzamelingen uit te breiden, waardoor de detectie van kanker verbetert.

Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen

Generatieve AI versnelt de ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen door moleculaire interacties te simuleren, nieuwe verbindingen te genereren en de werkzaamheid en veiligheid van geneesmiddelen te voorspellen. Hierdoor worden de tijd en kosten in het O&O-proces aanzienlijk verminderd. Bijvoorbeeld:

• Molecuulgeneratie: genAI-hulpmiddelen ontwerpen nieuwe kandidaat-geneesmiddelen door moleculaire structuren met gewenste eigenschappen te voorspellen. Dit kan de vroege fasen van de ontdekking van geneesmiddelen stroomlijnen en de identificatie van levensvatbare therapeutische verbindingen versnellen.
• Simulatie: genAI-hulpmiddelen kunnen virtuele gegevens van klinische onderzoeken genereren om uitkomsten te simuleren en de behoefte aan langdurige onderzoeken in een vroeg stadium te verminderen.

2. Operationele efficiëntie

Het runnen van een medische praktijk is zwaar werk, maar genAI-hulpmiddelen kunnen helpen om dagelijkse taken te automatiseren. Generatieve AI kan de planning optimaliseren en werkprocessen stroomlijnen, waardoor zorgverleners zich meer op patiëntenzorg kunnen richten en de kosten in het hele systeem kunnen verlagen. Hier zijn enkele belangrijke voorbeelden:

Medische documentatie

Generatieve AI kan automatisch nauwkeurige, contextbewuste klinische notities en samenvattingen genereren, waardoor de werkdruk van clinici wordt verminderd en de kwaliteit en consistentie van patiëntendossiers worden verbeterd. Bijvoorbeeld:

• Genereren van klinische notities: genAI genereert automatisch SOAP-notities of ontslagsamenvattingen uit gesprekken tussen artsen en patiënten, waardoor de administratieve last wordt verminderd.
• Ondersteuning bij codering: genAI helpt medisch codeurs bij het toewijzen van nauwkeurige declaratiecodes door medische dossiers te analyseren en samen te vatten.

Planning en workflowautomatisering

Veel tools die je al gebruikt, hebben ingebouwde AI die contextbewuste rapporten en voorspellende analyses levert. Daarmee kun je beslissingen nemen over werkbelasting en middelenbeheer.

• Planningsautomatisering: genAI helpt bij het optimaliseren van het maken van afspraken door te voorspellen welke patiënten niet komen opdagen, overboeking te beheren en de beschikbaarheid van zorgverleners af te stemmen op de vraag van patiënten.
• Workflowautomatisering: genAI helpt repetitieve taken zoals intakeverwerking, documentatie en opvolging te stroomlijnen, zodat medewerkers zich kunnen richten op zorgactiviteiten met een hoge toegevoegde waarde en administratieve knelpunten worden verminderd.

3. Toepassingen gericht op patiënten

Op dit moment kampen we vrijwel overal met grootschalige personeelstekorten in de gezondheidszorg. GenAI kan die kloof op verschillende manieren helpen overbruggen:

Virtuele gezondheidsassistenten

Generatieve AI maakt virtuele gezondheidsassistenten mogelijk die patiënten gepersonaliseerde, realtime ondersteuning bieden door medische vragen te beantwoorden en afspraken te beheren. Bijvoorbeeld:

• Chatbots voor de gezondheidszorg: genAI maakt empathische, conversationele assistenten mogelijk die vragen van patiënten beantwoorden, herinneringen aan medicatie geven en gezondheidsadvies bieden op basis van individuele gegevens.

Gepersonaliseerde gezondheidsvoorlichting

Generatieve AI kan informatie op maat leveren die eenvoudig te begrijpen is en gebaseerd is op individuele patiëntprofielen, waardoor de betrokkenheid en naleving van zorgplannen verbeteren. Bijvoorbeeld:

• Diepgaande personalisatie: genAI kan gezondheidsinformatie op maat genereren (bijv. voedingsschema's en instructies na een operatie) op basis van de aandoening, voorkeuren en het alfabetiseringsniveau van een patiënt.

4. Onderzoek en opleiding

En natuurlijk een van mijn favoriete gebieden om de mogelijkheden van genAI-verbetering te verkennen: 

• Genereren van synthetische gegevens: genAI produceert synthetische patiëntgegevens die gegevens uit de echte wereld nabootsen zonder privacyrisico's, wat nuttig is voor onderzoek en het trainen van modellen.
• Onderwijs: AI-tutoren simuleren klinische casussen voor de opleiding van medische studenten of bij- en nascholing.

Risico's van AI in de gezondheidszorg

Elke nieuwe technologie brengt bijbehorende risico's met zich mee. Wanneer we het hebben over AI in de gezondheidszorg, zijn dit enkele aandachtspunten die ik nauwlettend in de gaten houd: 

• Onnauwkeurige of bevooroordeelde gegevens die tot een verkeerde diagnose leiden
• Gebrek aan transparantie in de besluitvorming van AI (black-boxmodellen)
• Zorgen over gegevensprivacy en -beveiliging
• Overmatige afhankelijkheid van AI ten koste van klinisch inzicht
• Verdwijnen van bepaalde functies in de gezondheidszorg

Ethische overwegingen bij AI in de gezondheidszorg

Het ethische landschap van AI in de gezondheidszorg is nog volop in ontwikkeling en als praktijkmanager neem ik dit serieus. Een belangrijke zorg betreft toestemming van de patiënt. Veel patiënten begrijpen niet volledig hoe hun gegevens door AI-systemen kunnen worden gebruikt of gedeeld. Transparantie is cruciaal, vooral wanneer AI wordt gebruikt om behandelbeslissingen te sturen of te beïnvloeden.

Een ander aandachtspunt is vooringenomenheid. AI-systemen zijn slechts zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind. Als die gegevens vertekend of onvolledig zijn, kunnen ze gezondheidsverschillen verergeren in plaats van verminderen. We hebben strikt toezicht en duidelijke verantwoordingsplicht nodig wanneer AI wordt geïntegreerd in werkprocessen voor patiëntenzorg.

Tot slot is er de kwestie van vertrouwen. Patiënten moeten erop kunnen vertrouwen dat AI hun zorgverleners niet vervangt, maar hen juist ondersteunt. Het is onze verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat AI de menselijke kant van de geneeskunde dient, en niet andersom.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van AI in de gezondheidszorg?

AI zorgt voor duidelijke, meetbare verbeteringen in zowel patiëntenzorg als medische activiteiten. Het kan ons helpen sneller te werken, datagestuurde beslissingen te nemen en repetitieve taken die ons ophouden te stroomlijnen: 

• Snellere diagnose: AI-tools kunnen medische beelden snel scannen en afwijkingen binnen enkele minuten signaleren.
• Verbeterde nauwkeurigheid: Algoritmen kunnen patronen en details opmerken die het menselijk oog mogelijk mist.
• Administratieve efficiëntie: AI automatiseert repetitieve taken zoals documentatie en codering.
• Voorspellende analyses: AI kan helpen het ziekteverloop of het risico op heropname te voorspellen.
• Kostenbesparingen: Door fouten te verminderen en de efficiëntie te verhogen, helpt AI de zorgkosten te verlagen.

De 3 belangrijkste trends van AI in de gezondheidszorg voor 2025

Dit zijn enkele interessante trends die ik momenteel zie op het gebied van AI in de gezondheidszorg.

1. Agentische medische ondersteuning

AI-agenten ontwikkelen zich om zorgverleners in realtime te ondersteunen. Deze systemen kunnen tijdens patiëntbezoeken luisteren, analyseren en reageren. Zo helpen ze het consult te documenteren, vervolgstappen voor te stellen en zelfs recepten op te stellen.

Amanda Saunders, directeur marketing voor generatieve AI-software bij NVIDIA, merkt op: “Agentische AI bouwt voort op generatieve AI en gaat verder dan eenvoudige antwoorden doordat deze opties kan overwegen, stappen kan terugdraaien en opnieuw kan uitvoeren. Het werkt veel meer zoals wij wanneer we problemen oplossen en uitzoeken hoe we nieuwe informatie moeten overwegen.”

En ik zie niet alleen ondersteuning van artsen. Nu er overal personeelstekorten zijn, neemt AI taken over die variëren van chatbots voor triage tot transcriptie. Zo kunnen we onze serviceniveaus handhaven zonder het team op te branden.

2. Intelligente klinische codering

We zien slimmere AI-tools die procedures en diagnoses uit aantekeningen met zeer hoge nauwkeurigheid kunnen coderen. Hierdoor neemt het aantal afwijzingen af en verlopen de inkomstencycli in onze praktijk sneller.

Er is ook een groot probleem met verschillen in coderingstechnieken tussen klinieken en, nog belangrijker, tussen medewerkers die zorgcodering uitvoeren (volgens het British Journal of General Practice, 2024). Het gebruik van AI kan helpen om coderingspraktijken binnen een bepaald gebied of specialisme te standaardiseren. 

3. Gepersonaliseerde geneeskunde

AI kan nu genetische gegevens, leefstijlgegevens en historische gezondheidsgegevens verwerken om behandelingen voor te stellen die zijn afgestemd op individuele patiënten. Uiteindelijk zijn gedragsmatige en sociale determinanten (of andere vergelijkbare externe factoren) verantwoordelijk voor ongeveer 60% van onze gezondheidsuitkomsten (terwijl onze genen slechts 30% voor hun rekening nemen en onze feitelijke medische voorgeschiedenis 10%).

Gezondheidsgegevens zijn overal aanwezig, van aantekeningen van artsen tot draagbare leefstijlapparaten en zelfs rapporten over eerdere boodschappen- en voedselaankopen. In de toekomst kan generatieve AI gezondheidsgegevens uit verschillende platforms samenbrengen om een echt uniek welzijnsplan op te stellen dat past bij verschillende leefstijlen. 

Wat volgt?

Om op de hoogte te blijven van de nieuwste trends, beste praktijken en oplossingen voor jouw medische praktijk, kun je discussies volgen tijdens AI-topconferenties over de gezondheidszorg die zich richten op opkomende technologieën. Ook kun je je abonneren op de nieuwsbrief van The Medical Practice.