Artificial Intelligence (AI) kan een sleutelrol spelen bij het aanpakken van deze uitdagingen. In deze blog verkennen we waarom AI nu essentieel is en bieden we vijf concrete voorbeelden van slimme AI-toepassingen die bijdragen aan de kwaliteit van de zorg. Van snellere diagnoses tot geoptimaliseerde zorglogistiek, ontdek hoe AI kan zorgen voor een efficiëntere én menselijkere zorgverlening.
Waarom AI in de zorg nu essentieel is
Volgens het CBS was in 2024 20,5 procent van de Nederlandse bevolking 65+, tegenover slechts 12,8 procent in 1990. Er zijn meer ouderen die zorg nodig hebben, terwijl het aantal zorgprofessionals niet in hetzelfde tempo groeit. Bovendien besteden zorgprofessionals een groot deel van hun tijd aan administratieve taken, wat hun capaciteit voor directe zorgverlening vermindert. De Nederlandse regering heeft hoge verwachtingen van generatieve AI om deze administratieve druk te halveren tegen 2030. AI-tools zoals automatische verslaglegging en spraaktechnologie kunnen het papierwerk aanzienlijk verminderen. Maar ook in zorgprocessen kan AI van grote waarde zijn. McKinsey beschrijft hoe het automatiseren van patiënttrajecten kan leiden tot snellere diagnoses en behandelingen, kortere wachttijden en betere zorgresultaten.
Tegelijkertijd zorgt de toename van digitale zorgoplossingen voor een exponentiële groei van medische data. Hierdoor wordt nauwkeurige verwerking steeds complexer en neemt de kans op fouten toe. AI kan helpen bij de verwerking en analyse van deze grote hoeveelheden data, zodat zorgverleners beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Zo beschrijft PWC dat AI mammogrammen veel sneller en met een hogere nauwkeurigheid kan analyseren dan menselijke radiologen, wat leidt tot minder onnodige biopsies en een verbeterde diagnostische nauwkeurigheid.
AI biedt een scala aan oplossingen die niet alleen bijdragen aan uitdagingen in de zorg, maar tegelijkertijd de kwaliteit van zorg verhogen. Hierop volgen vijf concrete toepassingen van AI in de zorg, die laten zien hoe we verschillende zorginstellingen al verder helpen.
5 toepassingen van AI in de zorg
1. Snellere en betere diagnoses met AI
Qurin ontwikkelt urinetesten die aantonen of in iemands erfelijk celmateriaal veranderingen te zien zijn die op beginnende kanker wijzen. Hier gaat een complexe R&D-fase aan vooraf om te bepalen welke veranderingen een verhoogd risico op kanker aangeven. Honderdduizenden datapunten uit menselijke cellen worden geanalyseerd om deze veranderingen te identificeren. AI was hierbij al een beproefde methode, maar om deze processen zo goed mogelijk in te richten, schakelden ze Pipple in. Onze adviezen zorgden ervoor dat Qurin hun testcapaciteit aanzienlijk kon vergroten en resultaten makkelijker kon vergelijken. Met deze inzichten zijn ze in staat zelfstandig sneller progressie te boeken. Ook de onderlinge discussies werden erg gewaardeerd: “Ze konden de ongelofelijk ingewikkelde dingen die ze deden op een eenvoudige manier uitleggen.”
2. AI-ondersteunde triage en patiëntplanning
Het Jeroen Bosch Ziekenhuis (JBZ) zet zich in voor zorg toegespitst op wat het individu nodig heeft, en wij ondersteunen hen hierbij met praktische AI-oplossingen. Eén van deze cases is het bepalen of een oudere patiënt (70+) verhoogd kwetsbaar zou kunnen zijn. Door een uitgebreide analyse van zowel gestructureerde data (zoals labwaarden en afspraken) als ongestructureerde data (zoals teksten van artsen) worden mogelijk relevante patiëntkenmerken geïdentificeerd in het elektronisch patiëntendossier. Deze kenmerken dienen als input voor voorspelmodellen die een inschatting geven van de kans op kwetsbaarheid bij de patiënt, op basis van de beschikbare gegevens. De resultaten worden vervolgens door zorgmedewerkers gebruikt als ondersteuning bij hun beslissingen en eventuele verwijzing naar een geriater. Dit zorgt ervoor dat patiënten zo veel mogelijk de juiste zorg ontvangen en de beschikbare zorgcapaciteit optimaal wordt benut. Zoals Esther de Vries, coördinator data science bij het JBZ en bijzonder hoogleraar aan Tilburg University, zegt: “Een patiënt is een individu, geen gemiddelde. Toch kunnen juist cijfers zorg persoonlijker maken.”
3. Predictive analytics voor ziekteverloop en heropnames
Een uitzonderlijke situatie zoals de coronapandemie, waar in hoog tempo beslissingen worden genomen over grote hoeveelheden informatie, benadrukt des te meer de kracht van gegevens. Als gevolg van de vele vragen die GGD Hart van Brabant kreeg, vroegen ze Pipple een prognosemodel te ontwikkelen waarmee ze verschillende scenario’s konden doorrekenen. De belangrijkste houvast van het model was het reproductiecijfer van het RIVM. Hiermee voorspelde het model hoeveel mensen zich op een later moment waarschijnlijk zouden melden voor een coronatest. Samen met zorgprofessionals en informatie-experts van GGD GHOR Nederland paste Pipple het model aan zodat het de effecten op verschillende partijen in de zorgketen kon berekenen. We breidden het model voortdurend uit met relevante variabelen die GGD GHOR ontdekte. Zo had een groot gedeelte van de mensen die vanuit het ziekenhuis naar huis terugkeerde behoefte aan extra zuurstof. Om op de juiste plekken voldoende zuurstofvoorraad te hebben, werd die variabele toegevoegd aan het model.
4. Administratieve taken automatiseren
Automatisering van administratieve processen zoals medische verslaglegging, declaraties, patiëntregistraties en het plannen van afspraken kan de werklast van zorgprofessionals aanzienlijk verlichten. Hierdoor kunnen zij meer tijd besteden aan gepersonaliseerde zorg voor hun patiënten. Eerder deden we al onderzoek naar het gebruik van spraakherkenning voor eenvoudige administratie van zorgparameters. Hierdoor kunnen zorgprofessionals direct en nauwkeurig patiëntinformatie vastleggen zonder tijdrovende handmatige invoer op kritieke momenten. Bij verschillende organisaties met uiteenlopende hulpvragen implementeren we chatbots op basis van generatieve AI, om de werklast van medewerkers te verminderen. Goed getrainde chatbots kunnen onder meer eenvoudige vragen van patiënten beantwoorden en afspraken beheren. En bij het Jeroen Bosch Ziekenhuis helpen we met technieken als tekst mining om vrije tekst gegevens uit het elektronisch patiëntendossier beter te kunnen benutten. Zo kunnen waardevolle inzichten eenvoudig worden verkregen, waar anders veel handmatig werk voor nodig zou zijn.
5. AI in zorglogistiek en resource planning
Met bijna twaalfduizend medewerkers die zich constant verplaatsen van cliënt naar cliënt, had Tzorg behoefte aan een efficiëntere reisplanning om meer effectieve tijd aan directe hulp te kunnen besteden. Uit analyse bleek onder meer dat veel informatie alleen in het hoofd van de planners zat. Informatie zoals allergieën, voorkeuren en zorgniveau, die essentieel is voor het koppelen van de juiste hulpverlening aan de cliënt. Door data zoals deze vast te leggen en gebruik te maken van AI-modellen, kon Pipple de zorgtoewijzing en reisbewegingen optimaliseren. Hierdoor brengen medewerkers minder tijd door in het verkeer, wat de inzet van medewerkers verhoogt en bespaart op middelen en benzinekosten.
AI biedt talloze mogelijkheden in de zorg. Een duidelijke strategie helpt bij het identificeren van de grootste uitdagingen en het prioriteren van projecten met de meeste impact, maar ook losse AI-oplossingen kunnen grote verbeteringen bieden. Bij Pipple ondersteunen we zorginstellingen zowel met strategische visie als met praktische, end-to-end AI-oplossingen die aansluiten bij specifieke behoeften. Door samenwerking met zorgprofessionals zorgen we ervoor dat AI effectief wordt ingezet om de zorg te verbeteren.
Benieuwd hoe AI jouw zorginstelling kan transformeren? Wij kijken graag met je mee. Stuur ons een berichtje of ontdek de mogelijkheden tijdens een inspiratiesessie!
Key takeaways
- AI in de zorg biedt directe kansen voor efficiëntere en menselijkere zorgverlening
- De combinatie van data, slimme modellen en menselijk inzicht is cruciaal
- Pipple helpt organisaties in de zorg met een goede data strategie en end-to-end AI-oplossingen
