Inleiding
Waar enkele jaren geleden IBM Watson Health als veelbesproken pionier in de Nederlandse ziekenhuizen werd gezien, is de realiteit ondertussen sterk veranderd.
De gezondheidszorg in Nederland is recentelijk overgestapt op andere AI-oplossingen en beslissingsondersteunende systemen die naadloos integreren met bestaande werkprocessen.
Geen enkel groot ziekenhuis gebruikt IBM Watson Health nog en de focus ligt nu op goedgekeurde AI-oplossingen die via Nederlandse en Europese regelgeving veilig, betrouwbaar en zorgvuldig worden ingezet.
De hedendaagse AI-toepassingen bieden minder spektakel in de media, maar ze zijn beduidend doeltreffender en praktischer in de dagelijkse klinische praktijk.
Van pionier tot verleden tijd
IBM Watson Health gold enkele jaren geleden als hét voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie het medische domein zou kunnen veranderen.
In hoog tempo werden prognoses geschetst van systemen die beter en sneller diagnosticeerden dan artsen. Die belofte bleek moeilijk waar te maken. Ziekenhuizen merkten dat de technologie, ondanks de geavanceerde rekenkracht, in de praktijk niet altijd leidde tot snellere of betrouwbaardere diagnoses.
Daarnaast stuitten zorginstellingen op complexe implementatie- en interoperabiliteitsproblemen.
Huidige AI-toepassingen in Nederlandse ziekenhuizen
De laatste jaren is er een verschuiving ontstaan. Grote universitaire medische centra, regionale ziekenhuizen en gespecialiseerde klinieken in Nederland richten zich op AI-toepassingen die zich richten op concrete, afgebakende vraagstukken.
Zo worden in radiologie-afdelingen AI-systemen gebruikt die afwijkingen in longfoto’s of MRI-scans helpen detecteren.
Dermatologen maken gebruik van algoritmen die verdachte huidafwijkingen sneller kunnen opmerken, terwijl pathologie-afdelingen deels ondersteund worden door AI bij het classificeren van weefselmonsters.
Ook worden er intelligente triagesystemen toegepast die, op basis van symptomen en patiëntgegevens, de urgentie van bepaalde consulten inschatten.
Dit soort AI-diensten zijn meestal onderworpen aan strenge validatie en controle, waarbij de softwareontwikkelaars nauw samenwerken met clinici en onderzoekers om zekerheid te garanderen.
Resultaat: een geïntegreerde aanpak waarin AI bescheiden, maar effectief bijdraagt aan het stellen van diagnoses.
Regelgeving en kwaliteit als fundament
In Nederland opereren AI-toepassingen binnen een strikt regulerend kader. De inzet van AI-ondersteunde diagnosetools vereist CE-markeringen en moet voldoen aan de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa)-richtlijnen en Europese Medical Device Regulation (MDR)-standaarden.
Dit garandeert niet alleen de veiligheid en betrouwbaarheid, maar ook de schaalbaarheid en interoperabiliteit.
Het gaat dus allang niet meer om “AI-magie” die de geneeskunde drastisch zou omgooien. In plaats daarvan is er een pragmatisch model ontstaan waarin AI praktische beslissingsondersteuning biedt en artsen – met hun medische kennis en ervaring – centraal blijven staan.
Toekomstperspectief
Nieuwe ontwikkelingen zullen zich blijven aandienen, variërend van steeds nauwkeurigere beeldherkenningsalgoritmen tot voorspellende modellen voor behandeluitkomsten.
Onderzoek en praktijktoepassingen gaan hand in hand: AI-systemen worden continu bijgesteld aan de hand van nieuwe data, feedback van zorgverleners en klinische studies.
De verwachting is dat de rol van AI in de diagnosevorming en behandeling subtiel maar gestaag zal groeien, met steeds grotere nadruk op transparantie, betrouwbaarheid en klinische relevantie.