De toekomst is morgen. De ontwikkelingen in het werk van IT-manager Pepijn Goossens gaan razendsnel. Of het nu om de snelheid van de computer gaat of het slim gebruik van AI. “Maar mijn werk gaat niet alleen meer over techniek maar ook over ethische vraagstukken. Technisch kan bijna alles, maar wat gaat echt impact maken in de zorg?”
Van traditionele aanpak naar event-based werken
“Toen ik hier een paar jaar terug begon, werkten we nog heel traditioneel. Er kwam een hulpvraag binnen, die ging op het stapeltje, en de verpleegkundige pakte dat op,” vertelt Goossens. “Dat gaat nu met de inzet van slimme technologie veel efficiënter. Event-based, zoals we dat noemen.”
Achter de schermen is een transitie gaande om de afhandeling door de verpleegkundigen, huisartsen en specialisten van het medisch servicecentrum van Medicinfo zo soepel mogelijk te laten verlopen. “We werken nu aan een systeem dat ervoor zorgt dat de hulpvraag bij de meest geschikte zorgverlener terechtkomt. In de toekomst willen we de informatie die de zorgverlener op het scherm ziet, verder verrijken. Ook dat zorgt weer voor betere dienstverlening aan de patiënt.
Hoe speelt AI hierin een rol?
“We gebruiken AI-agents – een soort virtuele medewerkers die op de achtergrond specifieke taken uitvoeren,” legt Goossens uit. “Bijvoorbeeld: een verpleegkundige typt traditioneel zelf een advies. Dat kost tijd. Op dit moment testen we een Large Language Model dat op basis van alle gegevens uit het gesprek, de triage en medische protocollen een voor de patiënt leesbare tekst genereert. Die wordt vervolgens als advies aangeboden aan de verpleegkundige, die de tekst kan aanpassen of verwerpen. De professional blijft verantwoordelijk. Dit programma zijn we aan het valideren met ons eigen personeel.”
Slimme triage met machine learning
Tot dusver zijn dit nog relatief eenvoudige, tijdbesparende oplossingen. Maar er is meer in ontwikkeling. “De standaard triage is eigenlijk een beslisboom. Wanneer je bepaalde antwoorden kiest, dan krijg je andere vervolgvragen. Bijvoorbeeld leeftijd en andere patiënt specifieke kenmerken spelen daar nog geen rol in.”
Dat gaat veranderen met behulp van machine learning. “Datasets met antwoorden van mensen van dezelfde leeftijd helpen straks bij het stellen van de juiste vragen, zodat we de urgentie beter kunnen bepalen. Een dame van 63 jaar met diabetes komt dan terecht bij de verpleegkundige die gespecialiseerd is in diabetes op middelbare leeftijd. Of misschien wordt deze patiënt wel meteen doorverwezen naar de huisarts.”
“Dit model – getraind op basis van geanonimiseerde data – voorspelt ook welke zorg er nodig is, en met welke zekerheid. Bijvoorbeeld: ‘Ik weet met 75 procent zekerheid dat deze patiënt moet worden gezien door de huisarts.’ Het model draait parallel aan onze bestaande dienstverlening en ondersteunt de verpleegkundigen in hun beslissingen.”
Integreren in plaats van opnieuw uitvinden
Goossens benadrukt dat Medicinfo zeker niet alles zelf gaat ontwikkelen. “Als we naar het zorgpad van onze patiënten kijken, dan is er veel mogelijk. Er zijn oplossingen die we zelf willen uitwerken, maar er zijn ook tools op de markt. Laten we al die slimme AI-technologieën integreren en combineren.”
Een concreet voorbeeld is huidanalyse. “Er zijn partijen die dat al goed kunnen. Een patiënt maakt een foto van een plekje op de huid, de AI-assistent analyseert het en geeft aan welke vragen relevant zijn. Dan hoeft de patiënt geen twintig vragen te beantwoorden, maar misschien nog maar drie.”
AI als hulpmiddel
“Al deze ontwikkelingen zorgen ervoor dat de voorbereiding voor de verpleegkundige zo optimaal mogelijk wordt,” zegt Goossens. “De daadwerkelijke beoordeling blijft uiteindelijk mensenwerk.”
En dat is geen toekomstmuziek: “Tien jaar geleden kreeg je nog een dvd’tje mee als je een scan van je knie liet maken. Nu gaat alles digitaal. Dat lijkt misschien lang geleden, maar het is het niet. De ontwikkelingen gaan zo snel dat mensen het in de praktijk eigenlijk niet meer kunnen bijbenen. En dat zien we niet alleen in de zorg, maar in de hele samenleving.”
Gegevensuitwisseling blijft een grote uitdaging
De technologische vooruitgang roept ook nieuwe vragen op over gegevensuitwisseling, privacy en systemen die met elkaar moeten communiceren. “In landen om ons heen heeft de overheid de patiëntgegevens centraal geregeld. In Nederland niet. Gezondheidsgegevens worden op allerlei manieren en in verschillende systemen vastgelegd. Het is voor professionals daardoor lastig om een compleet beeld van een patiënt te krijgen.”
Maar er is beweging, benadrukt Goossens. “Vanuit het Rijk is nu ook meer geld beschikbaar gesteld voor initiatieven die zorgdragen voor betere databeschikbaarheid in de zorg.”
‘Corona heeft veel veranderd’
“Ik snap dat sommige professionals huiverig zijn,” zegt Goossens. “Maar corona heeft veel veranderd. Dat was echt een doorbraak. Professionals werden ineens gedwongen om zorg op afstand te leveren. Toen bleek: het werkt. Een keer per jaar beeldbellen met de cardioloog is voor veel mensen prima te doen. Ze hoeven dan geen dag vrij te nemen.”
Ook de samenwerking met partijen in het zorgveld zou idealiter worden aangepast aan deze nieuwe mogelijkheden. “Als we willen dat innovaties echt doorbreken, moeten we ook daar iets veranderen. Voor ons blijft het belangrijk dat het altijd gaat om kwalitatief goede zorg. Dat leggen we ook uit: technologie ondersteunt de zorgverlener, maar vervangt deze niet. En daarvoor is het van belang dat we als partners samenwerken”
De zorg vraagt om technologische én ethische antwoorden
“Mijn werk gaat niet meer alleen over techniek,” besluit Goossens. “Het gaat ook over ethische vraagstukken. Technisch kan er veel, maar willen we dat ook? Die vraag moet steeds opnieuw gesteld worden. En zeker in de zorg.”
