“Goede zorg móet met AI”

Rondetafelgesprek met 5 ziekenhuisbestuurders in Utrecht

Toen uit onderzoek bleek dat er in Nederlandse ziekenhuizen jaarlijks duizenden patiënten onnodige schade opliepen of zelfs overleden, was de schok groot. Het VMS-Veiligheidsprogramma (2008-2012) dwong ziekenhuizen die realiteit onder ogen te zien en gezamenlijk aan te pakken. Dat lukte omdat de urgentie groot was. Ook AI heeft urgentie. Want de beste zorg leveren kan inhouden dat het onverantwoord is om AI niet aan te wenden. Ofwel: goede zorg móet met AI.

Vijf ziekenhuisbestuurders schoven maandag 13 april aan voor een rondetafelgesprek over digitale transformatie. Het ging om Leonie Boven (voorzitter RvB Ziekenhuis St Jansdal), Gita Gallé (lid RvB/COO/CFO Prinses Máxima Centrum), Franka Morssink (lid RvB Antoni van Leeuwenhoek Ziekenhuis), Bas den Heijer (lid RvB/CFO Sint Maartenskliniek) en Arthur Notermans (lid RvB Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis). Vanuit M&I/Partners waren aanwezig: Mirjam Verheijen, Antoon van Luxemburg en Jeroen van Oostrum.

Op een veilige manier faciliteren

De vraag is niet meer óf medewerkers AI gebruiken. Leonie Boven van St Jansdal: “Je weet gewoon: in het ziekenhuis worden elke dag Copilot of andere AI-tools gebruikt, dus je moet mensen wel gaan trainen zodat ze er veilig mee werken. Daarin hebben we stappen te zetten.”

Bas den Heijer knikt bevestigend: “Als ze eenmaal merken hoe makkelijk het is, wil je het alleen nog maar goed ondersteunen: niet dichtzetten, maar op een veilige manier faciliteren.”

‘’Bij Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis (ETZ) kozen we voor een eigen veilige omgeving’’, vertelt Arthur Notermans: “We hebben een eigen chatbox: mijn chat-ETZ. Die is vertrouwelijk en die kan men gebruiken, via het patiëntenportaal én in de spreekkamer.” Maar techniek is niet genoeg, het is een cultuurverandering. “Medewerkers moeten samen gaan pionieren binnen kaders. We investeren daarom veel in opleiding én we hebben digitale dokters en verpleegkundigen die fungeren als aanjagers. Ze doen dit slechts een paar uur per week, maar wel met grote impact op de adoptie in de organisatie.”

Altijd popt dan ook de vraag op: wat levert AI op? M&I/Partners publiceerde in maart 2026 weer de AI-monitor. Ook daarin is de businesscase, of beter: het ontbreken daaraan, een hoofdthema. Herkenbaar, beamen de bestuurders, de klassieke redenering dat investering leidt tot meetbare productiviteitswinst, zodat je met minder mensen dezelfde zorg kunt leveren. Daar zit altijd spanning op. “Wij hebben die redenering losgelaten”, vertelt Gita. Leonie voegt daaraan toe: “Je kunt wel zeggen: je kunt dan twee patiënten extra per dag zien, maar mensen moeten wel eerst een drempel over. Wij willen het werkplezier verhogen en hopelijk zien we dat terug in het verzuim.”

Aantoonbare tijdwinst

In de medische zorg levert AI aantoonbare tijdwinst op. Franka vertelt hoe het Antoni van Leeuwenhoek AI inzet bij MRI-onderzoek: "Met AI kunnen we de MRI-scans veel sneller uitvoeren, waardoor we onze capaciteit beter benutten en sneller beschikken over duidelijke beelden.”

Overigens reikt de winst verder dan de individuele scan, want roostering en integraal capaciteitsmanagement – wie is er wanneer, welke apparatuur staat wanneer beschikbaar – lenen zich evengoed voor AI.

Het Prinses Máxima Centrum ontwikkelde samen met Google een tool voor de internationale oncologiebespreking. Gita: “Die kan tijdens die bespreking alle wetenschappelijke literatuur afgraven en komen tot nieuwe behandelvoorstellen waar je niet via de normale behandelroute uitkomt.” Het idee werd ontwikkeld via een hackathon en de tool werd getraind samen met Google. In een research-ziekenhuis als het Máxima zit veel innovatie met AI bij de onderzoeksgroepen.

‘’Ik plaats niet zozeer een kanttekening bij het voorbeeld hiervoor over PMC met Google’’, legt Gita uit. ‘’Dat is super, maar wil graag zover komen dat dit soort investeringen ook renderen doordat opschaling sneller gaat en verbetert. Trajecten blijven anders daardoor bij de eerste 10% van het proces steken terwijl het veel meer zorgorganisaties kan helpen. Dat vraagt wel een open mindset van die organisaties: uniform willen werken, ‘not-invented-here’ loslaten en validatie binnen eigen organisatie sneller doorlopen. En zoals hiervoor gezegd opleiden met het idee slim gebruik te maken van wat anderen al bedacht hebben.’’

Arthur voegt daar een nuance aan toe. “We zitten heel erg op dat medische stuk en doen heel veel met voorspellende data, maar we moeten gewoon beginnen bij waar we niet goed in zijn: de huishouding van ons bedrijf. De bedrijfsprocessen. De winst met AI is daar ook makkelijker te boeken dan in complexe medische toepassingen.”

Jeroen van Oostrum benoemt het nog scherper: "Laten we die fondsen gebruiken om achterstallig werk weg te poetsen. De basis op orde. Gewoon de basale infrastructuur realiseren in plaats van innovatie te stimuleren met veel KPI's en stapels papier en goedkeuringsschema's.” Als voorbeeld noemt hij de verrichtingenthesaurus. “Zolang we dat niet op orde hebben, kun je heel veel andere dingen vergeten.”

Bas merkt op dat er vaak veel geld gaat naar ontwikkeling, terwijl je het geld vooral ook nodig hebt voor opschaling en adoptie. “Trajecten blijven anders bij de eerste 10% van het project steken, terwijl het veel meer zorgorganisaties kunnen helpen. Dat vraagt wel om een open mindset van die organisaties, namelijk dat ze uniform willen werken en de validatie binnen de eigen organisatie sneller doorlopen. En zoals hiervoor gezegd opleiden met het idee slim gebruik te maken van wat anderen al bedacht hebben.”

Kennis delen

Franka verwoordt wat iedereen aan tafel voelt: “De bereidheid om kennis te delen in de zorg is groot. Tegelijkertijd ligt er ook veel potentie en een belangrijke rol voor bestuurders: samenwerking actief organiseren en innovaties sneller met elkaar delen.”  

Leonie herkent dit, maar benoemt ook een ander probleem: het gebrek aan overzicht. “We hebben allemaal last van FOMO: we zien dat er gave dingen gebeuren in andere ziekenhuizen. We weten alleen niet goed hóe we de kennis kunnen delen. Want in welke etalage zetten we al die kennis? We hebben er talloze, voor passende zorg, digitale zorg en zinnige zorg. En elke verzekeraar heeft ook zijn eigen lijstje. Ik weet niet meer waar ik moet kijken.”

Gezamenlijk ontwikkelen

Wat volgens alle bestuurders wel helpt: kleine, overzichtelijke verbanden. "Groepjes van circa 8 zijn mooi, anders ken je elkaar niet meer en wordt het te ingewikkeld", aldus Leonie.
‘’Bij Epic-gebruikers bestaat zo’n verband. De huizen komen jaarlijks bijeen, zetten samen de strategie uit en verdelen de taken. Met het Radboudumc, Amsterdam UMC en UMC Groningen hebben we een paar grote trekkers, wat belangrijk is”, zegt Arthur. “Juist omdat we zulke verschillende ziekenhuizen hebben, leren we van elkaar. En belangrijk: wat we gezamenlijk ontwikkelen, blijft intellectueel eigendom van de huizen.”

Ook bij ChipSoft gaat dit wel beter. Gita: “Ze gaan meer de samenwerking aan met de diverse gebruikersgroepen. En halen input op voor de agenda van de roadmap. Maar het zijn veel huizen met verschillend tempo.”

Bas heeft ook een concreet voorstel. Volgens hem is er eigenlijk al een gedeelde agenda, en die gaat niet alleen over vernieuwing, maar vooral over de basis op orde brengen, als voorwaarde om vernieuwing te kunnen versnellen. Die agenda hoeft volgens hem alleen nog te worden opgepakt. ‘’Daarbij gaat het niet om AI als doel op zich, maar om de grotere issues waar we met elkaar in de zorg tegenaanlopen en waaraan AI een bijdrage kan leveren. Immers, AI is niet voor alles een oplossing.”

Volgens Bas zijn de drie belangrijkste prioriteiten op het gebied van digitalisering overal bekend: administratieve last, integraal capaciteitsmanagement en diagnostiek. De vierde is research, maar dat vraagt wel om een goede datastrategie, goede data-operationalisatie en een goed dataplatform. ‘’Wat als je vanuit je eigen huis zegt: ik ben op zoek naar zeven partners die met deze agenda willen meeliften? Het zou mooi zijn als we samen naar een bepaald niveau groeien.”

VMS als voorbeeld

Iedereen aan tafel is het erover eens: het is belangrijk op zoek te gaan naar het ‘waarom’ van AI in het ziekenhuis, zodat we op basis daarvan opschaling, adoptie en beheer goed kunnen organiseren. De werkdruk is hoog, mensen en middelen zijn schaars, en men deinst wat terug om schaarse capaciteit in te zetten voor een grootse en onzekere beweging naar anders werken met AI. Het is voor veel mensen nog wat ongrijpbaar wat het nu echt gaat brengen en ook spannend wat het voor hun werk zou gaan betekenen. Dus best veel argumenten om het niet te doen, terwijl de urgentie om het wel te doen nog niet voldoende wordt gevoeld. We leveren nu immers gewoon goede zorg. “Die combinatie maakt het ingewikkeld”, zo klinkt het aan tafel.

De parallel met het VMS-Veiligheidsprogramma van destijds dringt zich op. Gita Gallé vertelt: “De urgentie was toen helder, omdat uit onderzoek bleek dat er veel fouten werden gemaakt in de ziekenhuizen door menselijk toedoen. Er waren onnodige schades en onnodige sterftegevallen. De koepels hebben toen – met geld van VWS – samen een implementatieprogramma gestart. En de inspectie toetste ons op vooruitgang. Vanuit die gevoelde urgentie pakten we de tien belangrijkste factoren voor veilige zorg aan, zoals verwisseling van en bij patiënten, antistolling, medicatieverificatie bij opname en ontslag en het voorkomen van wondinfecties na een operatie. De ziekenhuizen werkten allemaal aan dezelfde doelen en deelden kennis. Toen zag je de getallen omlaag gaan.”

Op zoek naar de urgentie

De conclusie aan tafel is helder. Jeroen vat samen: “Om van AI een succes te maken, moeten we op zoek naar die urgentie. Goede zorg móet met AI. Het optionele moet je eraf halen. Want wie beschikbare kennis niet inzet, moet zich daar vroeg of laat voor verantwoorden.”