Hoe Zorgorganisaties Optimaliseren voor AI-Implementatie

Inzicht in AI-optimalisatie binnen de zorg

Zorgorganisaties bevinden zich op een cruciaal kantelpunt in hun AI-adoptietraject. Hoewel 92 procent van de zorgbestuurders experimenteert met of investeert in generatieve AI, lukt het veel organisaties niet om door te groeien van pilotprojecten naar organisatiebrede transformatie. De uitdaging is niet het vinden van AI-oplossingen, maar het strategisch implementeren ervan om meetbare waarde te leveren. AI-optimalisatie in de zorg vraagt om een allesomvattende aanpak die veel verder gaat dan technologiekeuze, en richt zich op organisatiestrategie, datainfrastructuur, paraatheid van het personeel en naleving van regelgeving. Organisaties die AI met succes opschalen van pilots naar organisatiebrede toepassing hebben één gemeenschappelijk kenmerk: ze geven prioriteit aan strategische afstemming boven technologische adoptie, zodat elk AI-initiatief direct bijdraagt aan kernprioriteiten van de organisatie, zoals het verbeteren van patiënttoegang, het verlagen van kosten, het verhogen van kwaliteit of het verbeteren van de patiëntervaring.

De drie patronen van AI-adoptie in de zorg

Zorgorganisaties volgen doorgaans één van drie duidelijke adoptiepatronen, elk met verschillende uitkomsten en trajecten. Weten waar uw organisatie zich op dit spectrum bevindt is essentieel voor het plannen van uw AI-optimalisatiestrategie.

Volgers zijn organisaties die een afwachtende houding aannemen, meestal door beperkte middelen of onzekerheid over implementatie. Deze organisaties vormen momenteel ongeveer 25% van de markt, maar naar verwachting zal dit binnen vijf jaar dalen tot slechts 10%, aangezien meer zorgverleners laagdrempelige, risicovrije AI-investeringen vinden via bestaande IT-platformen. De meeste volgers zijn actief bezig met het plannen en testen van AI in de komende vijf jaar, wat wijst op een verwachte verschuiving van de zijlijn naar een pilot- en mogelijk opschalingsfase.

Experimenteerders zijn actief bezig met het testen van AI-oplossingen, vaak gedreven door druk van leveranciers of interne pleitbezorgers voor specifieke technologieën. Deze organisaties beslaan momenteel circa 60% van de markt en zullen dit aandeel waarschijnlijk behouden, aangezien veel zorgsystemen meerdere AI-oplossingen tegelijk testen. Toch dreigt een aanzienlijk deel van de experimenteerders te blijven hangen in “pilot purgatory”—niet in staat om voorbij de eerste projecten te schalen door gebrekkige integratie, onvoldoende verandermanagement of een gebrek aan afstemming met de bredere bedrijfsstrategie. Zij implementeren vaak puntoplossingen zoals ambient scribes om niche-uitdagingen op te lossen, maar deze geïsoleerde pilots leveren zelden organisatiebrede strategische waarde op.

Transformers nemen een strategie-gedreven aanpak en verweven AI in kernactiviteiten om organisatiedoelen te bereiken. Momenteel vertegenwoordigen ze ongeveer 15% van de markt, en naar verwachting groeit dit tot 30% binnen vijf jaar. Deze organisaties meten het succes van AI niet aan de hand van adoptiecijfers, maar aan de mate waarin AI bijdraagt aan organisatorische prioriteiten zoals toegang, kosten, kwaliteit en patiëntervaring. Transformers herhalen succesvolle AI-integraties over meerdere strategische initiatieven, creëren meetbare, organisatiebrede waarde en onderscheiden zich steeds meer van de experimenteerders.

AI-projecten afstemmen op de organisatiestrategie

De belangrijkste factor die transformers onderscheidt van experimenteerders is strategische afstemming. Veel organisaties definiëren AI-succes op basis van technologische adoptiecijfers—zoals het aantal licenties voor ambient scribes of het aantal patiëntinteracties met AI-chatbots—maar deze cijfers vangen niet de strategische waarde die daadwerkelijk uit de technologie wordt gehaald. Transformers meten in plaats daarvan hoe AI bijdraagt aan de organisatieprioriteiten, en leggen zo een directe link tussen technologische investeringen en organisatieresultaten.

Zo evalueren transformers bijvoorbeeld niet alleen het implementeren van een AI-gestuurd bedtoewijzingssysteem en het gebruik daarvan, maar kijken zij of het systeem de opnameduur van patiënten verkort, de patiëntervaring verbetert, de capaciteit van het zorgteam optimaliseert en uiteindelijk rendement op de investering oplevert. Deze strategische meetmethode vereist dat succescriteria vooraf duidelijk worden gedefinieerd, vóór de aanschaf van technologie. Organisaties moeten specifieke dataproblemen binnen de organisatie identificeren, prioriteit geven aan te integreren databronnen en heldere succescriteria vaststellen, waaronder kostenverlaging en prestatieverbetering. Wanneer AI-projecten vanaf het begin afgestemd zijn op deze doelen, is de kans op succesvolle opschaling en meetbare impact veel groter.

Investeren in datainfrastructuur en paraatheid

Datainfrastructuur vormt de fundamentele voorwaarde voor succesvolle AI-implementatie. Zorgorganisaties genereren naar schatting 50 petabyte aan data per jaar, waarvan veel echter versnipperd, ongestructureerd of opgesloten blijft in verouderde systemen. Voordat AI-technologie wordt aangeschaft en uitgerold, moeten organisaties hun datainfrastructuur en de paraatheid van het personeel beoordelen. Deze beoordeling moet kijken naar de toereikendheid, nauwkeurigheid, integriteit en het formaat van de data die AI-systemen zullen gebruiken. Ook moet worden vastgesteld of bestaande data (onbedoelde) bias bevatten die door AI-tools kan worden overgenomen.

Zorgorganisaties moeten een grondige infrastructuurbeoordeling doen, waarbij database-operaties worden geëvalueerd, inefficiënties in het beheer van bestaande clusters in kaart worden gebracht en mogelijkheden voor kostenoptimalisatie worden ontdekt. Veel organisaties ontdekken dat modernisering van hun dataplatforms—overstappen van legacy systemen naar cloud-based, FHIR-compliant architecturen—kan leiden tot een verlaging van de cloud computing-kosten met 33%, databasekosten met 45% en beheerslast met 65%, terwijl de dataverwerkingsprestaties met 30% verbeteren.

Robuuste verandermanagementprocessen opzetten

Verandermanagement wordt vaak over het hoofd gezien als onderscheidende factor tussen succesvolle en mislukte AI-implementaties. Een veelvoorkomende valkuil is alleen bij de start training aan te bieden en vervolgens aan te nemen dat medewerkers geen verdere ondersteuning nodig hebben. Succesvolle zorgsystemen monitoren echter continu de adoptietrends en vragen actief om feedback wanneer knelpunten optreden. Dit kan inhouden dat adoptiecijfers per zorglocatie worden bijgehouden of patronen per eindgebruikersgroep worden geanalyseerd om onbenutte kansen of zorgen te ontdekken.

Organisaties moeten verandermanagementprocessen opzetten die digitale vaardigheidskloven, privacyzorgen en knelpunten in werkprocessen aanpakken. Wanneer medewerkers obstakels tegenkomen bij het effectief gebruiken van AI-tools, moeten organisaties deze snel oplossen om stagnatie van adoptie te voorkomen. Succesvol verandermanagement vereist ook dat duidelijk wordt gemaakt welke rol AI speelt in de kerntaken van medewerkers. Zo moeten organisaties, voordat agent-achtige AI-tools voor online afsprakenplanning worden ingezet, zorgen voor gestandaardiseerde adoptie van sjablonen en online beschikbaarheid van afspraken over verschillende klinieken en patiëntgroepen. Zonder deze basis kan de AI-tool niet de beoogde voordelen opleveren.

Infrastructuur voor prestatiemanagement van AI opzetten

Naarmate AI zich binnen de organisatie uitbreidt, wordt robuust prestatiemanagement essentieel. Constante audit en bijstelling van AI-uitvoer zijn noodzakelijk om hallucinaties—AI die geloofwaardige maar onjuiste informatie genereert—te minimaliseren, terwijl gebruikersprocessen worden ondersteund en vertrouwen in technologie wordt opgebouwd. IT-teams die AI-adoptie ondersteunen, moeten de organisatie ook beschermen tegen unieke AI-risico’s zoals nieuwe cybersecuritydreigingen, bias en ongelijkheid.

Een belangrijk onderdeel van prestatiemanagement is het calibreren van AI-gebruik aan goedgekeurde toepassingen. Zo kan een organisatie een large language model inzetten voor transcriptie van consulten en het voorstellen van declaratiecodes, maar zorgen duidelijke gebruiksafspraken ervoor dat medewerkers deze codes controleren voordat ze naar verzekeraars worden gestuurd. Deze human-in-the-loop aanpak waarborgt nauwkeurigheid en benut efficiëntiewinst. Organisaties kunnen benodigde vaardigheden voor AI-prestatiemanagement ontwikkelen door capaciteit die vrijkomt dankzij AI in te zetten voor het omscholen van personeel, zodat zij blijvend AI-adoptie en -opschaling kunnen ondersteunen.

AI integreren in bestaande werkprocessen en strategische initiatieven

Succesvolle AI-implementatie vereist naadloze integratie in bestaande zorgprocessen en ecosystemen in plaats van het uitrollen van geïsoleerde puntoplossingen. Transformers embedden AI-technologie in werkprocessen die gericht zijn op het realiseren van de kernprioriteiten van de organisatie. Zo ontwerpen sommige zorgsystemen de toewijzing van acute bedden opnieuw door gebruik te maken van AI-tools die verschillende datasets analyseren om patiënten optimaal te plaatsen op basis van verwachte opnameduur, specifieke zorgbehoeften, het meest geschikte zorgteam en de verwachte capaciteit van dat team. Deze integratie maximaliseert de patiëntervaring en -uitkomsten en zorgt voor een efficiënter zorgmodel.

Dergelijke integraties vereisen naadloze interoperabiliteit tussen AI en kern-IT-platforms zoals elektronische patiëntendossiers en aangrenzende datasets, zodat relevante informatie tijdig beschikbaar is. Ook is input en draagvlak van medewerkers nodig over de juiste rol van technologie in hun kerntaken. Organisaties moeten beginnen met het herontwerpen van processen vóórdat ze AI implementeren, zodat technologie bestaande werkprocessen versterkt in plaats van verstoort. Deze process-first aanpak stimuleert adoptie en zorgt dat AI de beoogde voordelen oplevert.

Criteria bepalen voor platformtools versus puntoplossingen

Zorgorganisaties moeten duidelijke criteria opstellen om te bepalen of ze platformgebaseerde AI-tools of puntoplossingen aanschaffen. Veel organisaties gebruiken hun platformgebaseerde AI-tools—zoals geïntegreerd in EPD-systemen—als uitgangspunt voor AI-adoptie. Organisaties met een strategie-gedreven aanpak kijken echter ook verder dan wat deze platformen bieden. Zo bieden veel EPD-platformen inmiddels ambient scribe-technologie, maar mogelijk nog geen functies als automatische verwijzingsplanning, orderverwerking of optimalisatie van facturatie.

Transformers richten zich niet alleen op de roadmap van platformleveranciers, maar bouwen aan een compleet digitaal ecosysteem dat aansluit bij de organisatiedoelen. Hiermee kunnen zij bestaande, bewezen AI-technologie snel benutten en tegelijk flexibel blijven voor toekomstige innovaties. Organisaties moeten beoordelen of platformtools voldoende aansluiten bij hun strategische prioriteiten of dat aanvullende puntoplossingen nodig zijn. Belangrijk is dat alle tools—platformgebaseerd of stand-alone—naadloos integreren en bijdragen aan de overkoepelende organisatiedoelen.

Inspelen op regelgeving en compliance

AI-optimalisatie in de zorg moet rekening houden met een steeds complexer wordend regelgevend landschap. De EU AI Act, aangenomen in 2024, classificeert de meeste AI-systemen in de zorg als “hoog risico”, waardoor ze aan strenge eisen rondom datagovernance, transparantie en risicomanagement moeten voldoen. In de Verenigde Staten stelt de HTI-1 Final Rule van het Office of the National Coordinator transparantie-eisen aan algoritmen voor op AI gebaseerde klinische beslissingsondersteuning in gecertificeerde EPD-systemen. Deze wetgeving vereist dat datapijplijnen metadata bijhouden om te verklaren hoe AI tot conclusies is gekomen, waardoor uitlegbaarheid een kernonderdeel van moderne AI-infrastructuur wordt.

Daarnaast verplichten de 21st Century Cures Act en CMS-regels FHIR-standaard API’s voor patiëntdata, waardoor zorgverleners hun data-uitwisseling moeten upgraden. Vanaf 2025 moeten alle gecertificeerde EPD’s de nieuwste datastandaarden via FHIR-API ondersteunen. Europa beweegt richting een European Health Data Space met gemeenschappelijke standaarden. Elke AI-pijplijn moet daarom gebouwd zijn op interoperabele formaten zoals FHIR, zodat data gemakkelijk uit EPD’s en andere bronnen kan worden gehaald, met inachtneming van privacywetgeving zoals HIPAA en GDPR.

Succes meten en pilot purgatory vermijden

Organisaties moeten vooraf heldere succescriteria bepalen voor ze AI-initiatieven starten om pilot purgatory te voorkomen. In plaats van alleen adoptiecijfers te meten, stellen transformers vast in hoeverre AI bijdraagt aan de organisatiedoelen. Succescriteria kunnen onder meer zijn:

• Verbetering van toegang: Aantal nieuwe patiënten, verkorting wachttijd tot volgende beschikbare afspraak
• Kwaliteitsverbetering: Daling vermijdbare valincidenten, heropnames of klinische achteruitgang
• Kostenoptimalisatie: Verlaging operationele kosten, betere inzet van middelen
• Patiëntervaring: Hogere tevredenheidsscores, kortere wachttijden, meer betrokkenheid
• Efficiëntie van personeel: Minder administratieve lasten, meer tijd voor patiëntenzorg

Organisaties moeten voorafgaand aan AI-implementatie nulmetingen vaststellen, de voortgang regelmatig monitoren en bereid zijn strategieën aan te passen op basis van de resultaten. Deze data-gedreven aanpak zorgt ervoor dat AI-investeringen meetbaar rendement opleveren en bijdragen aan de duurzaamheid van de organisatie.

Conclusie

Zorgorganisaties die AI succesvol optimaliseren, hanteren een gedeelde aanpak: ze geven prioriteit aan strategie boven technologie, investeren in een solide datainfrastructuur, zetten robuuste verandermanagementprocessen op en behouden menselijke controle gedurende de implementatie. In plaats van de laatste AI-ontwikkelingen achterna te jagen, stemmen transformers AI-initiatieven af op organisatiedoelen, integreren technologie in bestaande werkprocessen en meten succes aan de hand van bedrijfsresultaten in plaats van adoptiecijfers. Door deze aanpak kunnen zorgorganisaties pilot purgatory achter zich laten en komen tot betekenisvolle, organisatiebrede AI-transformatie die de patiëntenzorg verbetert, kosten verlaagt en operationele efficiëntie verhoogt.