Nederlandse ziekenhuizen behalen binnen kleine proefprojecten successen met ai, maar het lukt niet om die toepassingen op te schalen naar een bredere inzet van ai. Onder meer een gebrek aan kennis en ervaring bij medewerkers, onvoldoende data-management, te weinig beschikbare data en karige budgetten staan een brede adoptie vooralsnog in de weg. Dat beeld komt naar voren in de AI Monitor Ziekenhuizen 2025 van M&I/Partners.
In die jaarlijkse AI Monitor Ziekenhuizen brengt M&I/Partners in kaart wat de huidige stand van zaken is van de inzet van ai in de zorg. Hoe ver zijn de ziekenhuizen, welke uitdagingen ervaren zij in de praktijk en hoe zien zij de toekomst?, zijn vragen die gesteld worden aan cio’s, cmio’s (chief medical information officers) en andere ai-ingewijden binnen de ziekenhuizen. Aan de zevende editie van het onderzoek werkten 49 vertegenwoordigers van 46 ziekenhuizen mee.
Volgens het onderzoek staan veel ziekenhuizen nog aan het begin van hun ai-adoptie. De grootste ‘uitdaging’ is het ‘ai-bewustzijn’, 51 procent heeft de kennis en ervaring bij medewerkers niet op orde. Ook beschikt maar 45 procent over databeheer en data-governance, als er al voldoende gegevens beschikbaar zijn om ai-modellen te trainen. Maar 45 procent heeft de financiële ruimte en 43 procent het transformatievermogen voor de implementatie van ai. ‘Bij alle onderdelen heeft maar twintig procent van de ziekenhuizen het grotendeels of volledig op orde. De helft van de ziekenhuizen heeft zelfs geen één onderdeel voor elkaar en geen één ziekenhuis heeft alles op orde’, concluderen de onderzoekers. Ze zien dat de aandacht voor een ai-strategie en beleidsvorming iets is gegroeid. Meer dan 28 procent van de ziekenhuizen heeft een (middel)langetermijnvisie en strategie inzake ai. Dat is 2 procent meer dan in 2024. Bij 61 procent van de ziekenhuizen (10 procent meer dan in 2024) is deze in ontwikkeling. Het percentage ziekenhuizen dat (nog) niet bezig is met een ai-strategie is gedaald naar 11 procent (in 2024 was dat nog 23 procent).
Bij bijna een derde van de ziekenhuizen (30 procent) is er niemand eindverantwoordelijk voor ai of is het onduidelijk of en waar dit is belegd. Wel hebben ziekenhuizen steeds vaker een formeel ai-team en is er minder sprake van individuele ai-voortrekkers. Ook concluderen de onderzoekers dat er nog nauwelijks ai-implementaties op grote schaal zijn. Gelet op de toepassingen staat ai als diagnostisch hulpmiddel in de radiologie nog steeds op één, maar ai in de bedrijfsvoering, zoals zorgadministratie en zorglogistiek is snel opkomend.
Generatieve ai
Verder valt op dat driekwart van de ziekenhuizen generatieve ai gebruikt. Bovendien heerst er een sterke voorkeur voor aangekochte ai-toepassingen boven zelfbouw. De voornaamste drijfveer voor het gebruik van ai in ziekenhuizen is het reduceren van de werkdruk van medewerkers. Maar liefst 98 van de ondervraagden verwacht dat ai de komende vijf jaar een positieve impact zal hebben op de ervaring van zorgpersoneel. Door tijdbesparing door het automatiseren van bijvoorbeeld administratieve taken moet meer ruimte voor de behandeling van de patiënt vrijkomen is de verwachting.
Dat sluit aan bij de wens van minister Agema van VWS die ai ziet als een sleutel om administratieve lasten te verlichten en snelle vooruitgang te boeken en dat in het regeerprogramma heeft vastgeled. M&I/ Partners: ‘De opschaling van ai in de zorg in Nederland blijft echter achter.’ De onderzoekers halen een position paper van de Nederlandse Vereniging van Ziekenhuizen (NVZ) en de Nederlandse Federatie van Universitair Medische Centra (NFU) aan en benadrukken dat het ‘niet of zeer beperkt lukt om waardevolle ai-toepassingen na de pilotfase succesvol op te schalen’
Er komt bovendien steeds meer aandacht voor de risico’s en keerzijden van ai, zijn zij. ‘Hoe houden we het binnen ziekenhuizen allemaal georganiseerd en behapbaar? Hoe gaan we verantwoord om met ai? Hoe zorgen we voor databeschikbaarheid en interoperabiliteit om ai-modellen beter te trainen?, zijn vragen die ontstaan. Ook benadrukken ze dat de geopolitieke spanningen de noodzaak van datasoevereiniteit vergroten om minder afhankelijk te zijn van buitenlandse Big Tech. ‘Grote technologiebedrijven domineren de markt en introduceren ongevraagd ai-producten in onze bestaande kantoorsoftware. Ook China bestormt de generatieve ai-markt in hoog tempo. Als we ons niet voorbereiden, overkomt het ons. Nieuwe wet- en regelgeving voegt extra urgentie toe’, schrijven de onderzoekers.
Europese AI Act
Ze gaan in op de Europese AI Act die ziekenhuizen verplicht om ai-geletterdheid onder medewerkers te bevorderen en een overzicht te hebben van alle gebruikte ai-systemen, inclusief risicoclassificatie. ‘Er zal waarschijnlijk geen sprake zijn van verboden ai-systemen, maar mogelijk wel van hoogrisico-ai-systemen met stevige wettelijke verplichtingen voor verantwoorde en mensgerichte ai.’ Door de veelheid aan uitdagingen en regelgeving wordt ai niet alleen een technologische kwestie, maar steeds meer een strategisch organisatievraagstuk voor ziekenhuizen, benadrukken de onderzoekers tot slot.
Voorbeelden van ai in Nederlandse ziekenhuizen
Diagnostiek en medische beeldvorming:
-Radiologie: detectie van longnodulen, botbreuken, stroke, skeletleeftijd, fundusscreening (Gleamer, Strokeviewer, Boneviewer, Oxipit, IBL).
Administratieve lastenverlichting en documentatie:
-Spraakherkenning en ai-assistenten: spraakgestuurde verslaglegging in de spreekkamer en het epd.
-Ai-ondersteund coderen: DHD codering, ICD10-registratie voor dagopname.
Procesoptimalisatie en zorglogistiek:
-Voorspellen van zorgbehoefte en patiëntenstroom.
-Integraal Capaciteitsmanagement, no show model voor polikliniek.
-OK-planning en zorglogistiek: optimale OK-planning, segmentatie van CT’s voor kankerbehandeling
-AI in zorgadministratie: ondersteuning bij registratie van zorgactiviteiten en facturatie
Bron: AI Monitor Ziekenhuizen 2025, M&I/Partners
