9 Toepassingen van Generatieve AI in de Zorg die de Zorgverlening Transformeren

Ik geniet net zo van een goede aflevering van Grey’s Anatomy als ieder ander. Dramatische operaties. Romantische spanning. Levensbepalende beslissingen midden in een stortbui.

Maar wie echt talloze dagen in een ziekenhuis heeft doorgebracht, weet de waarheid: de werkelijkheid is een stuk minder glamoureus. Echte ziekenhuizen draaien op data – en vooral op veel wachten.

Maar generatieve AI komt nu in beeld. Niet met stethoscopen of scalpels, maar met spraakassistenten en enterprise chatbots die de druk op zorgverleners verlichten.

En het zijn niet alleen zorgprofessionals die dit merken. Uit een recent onderzoek van Deloitte blijkt dat meer dan de helft van de consumenten gelooft dat generatieve AI de toegang tot zorg zal verbeteren.

In dit artikel bespreek ik daarom praktische toepassingen van generatieve AI in de zorg, met echte voorbeelden van wat nu al werkt.

Hoe wordt generatieve AI gebruikt in de gezondheidszorg?

Generatieve AI helpt zorgprofessionals om grote hoeveelheden data samen te vatten en ernaar te handelen.

Technologieën zoals grote taalmodellen (LLM’s), natuurlijke taalverwerking (NLP), AI-chatbots en spraakassistenten worden geïntegreerd in werkprocessen in klinieken en ziekenhuizen.

Hier zijn enkele manieren waarop AI in de zorg zich in de praktijk laat zien:

• Een arts spreekt in een microfoon tijdens een consult. Een AI spraakassistent luistert mee, structureert het transcript, genereert een volledige voortgangsnotitie en markeert alles wat opvolging of verduidelijking vereist.
• Een patiënt typt in een AI-chatbot: “Mag ik koolhydraten eten als ik diabetes heb?” In plaats van een standaardantwoord past de bot (verbonden met hun medische gegevens) het antwoord aan op basis van recente labuitslagen en medicatie.
• Een ziekenhuisadministrateur uploadt een stapel facturen. Een generatief AI-model koppelt elk document aan het juiste contract, signaleert factureringsverschillen en stuurt ze door naar de juiste afdeling voor goedkeuring.

9 Toepassingen van Generatieve AI in de Zorg

Datageneratie

AI zoals medische AI-chatbots hebben grote, diverse datasets nodig om van te leren, maar privacywetgeving zoals HIPAA maakt het lastig om echte klinische data tussen instellingen te delen. Daar komt generatieve AI voor synthetische datageneratie om de hoek kijken.

In plaats van toegang tot echte patiëntendossiers, gebruiken onderzoekers generatieve modellen die getraind zijn op geanonimiseerde datasets. Deze modellen leren patronen in ziekteverloop, hoe symptomen samenhangen met labresultaten en hoe behandelingen uitkomsten beïnvloeden. Vervolgens genereren ze volledig synthetische patiëntendossiers die lijken op echte data, maar niet aan een individu zijn gekoppeld.

Stel dat een ziekenhuis een AI-model wil trainen om vroege tekenen van sepsis te herkennen. Het heeft slechts 200 gevallen. Dat is niet genoeg. Dus analyseert het AI-model die 200 echte gevallen en genereert duizenden synthetische varianten:

• Sommige vertonen typische symptomen van sepsis.
• Andere bootsen zeldzame combinaties na, zoals uitgestelde koorts plus afwijkende vitale waarden drie dagen later.
• Enkele simuleren zelfs patiënten met misleidende symptomen, wat helpt bij het testen van uitzonderingen.

Deze synthetische dossiers horen bij niemand – maar gedragen zich als echte data.

Dit opent nieuwe mogelijkheden om ideeën te testen en ‘wat-als’-scenario’s in de geneeskunde te verkennen zonder het risico voor patiëntprivacy.

Medische diagnose

In de VS voeren ziekenhuizen als Mayo Clinic en Mass General Brigham geanonimiseerde patiëntdata zoals MRI’s, CT-scans, labuitslagen en klinische notities in AI-diagnosetools.

Sterker nog, 65% van de Amerikaanse ziekenhuizen gebruikt al voorspellende AI-modellen in delen van hun diagnostische processen.

Radiologie is een vakgebied waar AI bijzonder snel wordt omarmd: AI helpt artsen verder te kijken dan het menselijk oog kan. Algoritmen worden getraind om vage beelden te reconstrueren en gebieden van zorg te markeren, zoals tumoren of breuken.

Maar de meest impactvolle toepassingen stoppen niet bij één afbeelding. Grote taalmodellen kunnen data uit meerdere bronnen combineren, van radiologierapporten en artsennotities tot labwaarden, medicatie en vitale functies, om een vollediger beeld te krijgen.

Stel je een patiëntendossier voor met: “Lichte kortademigheid gedurende twee weken, nieuw piepen, geen astma in de voorgeschiedenis.”

Een AI-assistent kan hierin een mogelijk patroon van beginnend hartfalen herkennen. Vervolgens controleert het recente B-type Natriuretisch Peptide-labwaarden (gebruikt om hartstress te detecteren) en medicatiegeschiedenis. Als de patiënt ouder is dan 65, geeft het systeem hartfalen een hogere prioriteit dan astma en markeert dit voor beoordeling door een arts.

Geneesmiddelenontwikkeling

In 2020 gebruikten wetenschappers van MIT en Harvard generatieve AI om een nieuw antibioticum te identificeren, halicin, dat resistente bacteriën kan doden.

Dit soort AI-doorbraken verandert de manier waarop chemici en farmaceutische onderzoekers één van de duurste en tijdrovendste onderdelen van de geneeskunde benaderen.

De ontwikkeling van één enkel medicijn, inclusief de kosten van mislukte kandidaten, kan oplopen tot $1 tot $2 miljard USD. Traditioneel is het een kwestie van aantallen: duizenden stoffen screenen, proef na proef uitvoeren en hopen dat er één werkt.

Generatieve AI maakt dit proces aanzienlijk sneller. Onderzoekers starten met een opdracht als: “Ontwerp een molecuul dat KRAS G12C-mutaties bij longkanker remt, maar gezonde cellen niet aantast.”

Deze opdracht wordt ingevoerd in een generatief model dat getraind is op databases van chemische structuren, eiwitinteracties en bekende bijwerkingen. Binnen enkele uren stelt het model volledig nieuwe moleculaire structuren voor die aan deze criteria voldoen, deels geïnspireerd op bestaande stoffen en deels volledig nieuw.

Onderzoekers kunnen vervolgens simuleren hoe deze moleculen zich binden aan doelwiteiwitten, waardoor de lijst wordt verkleind voordat er een laboratoriumexperiment plaatsvindt.

Het werkt ook andersom. Als onderzoekers genexpressiedata van zieke patiënten invoeren, kan het model afleiden welk type stof de onderliggende stoornis zou kunnen verhelpen, zelfs als die stof nog niet bestaat.

Klinische documentatie

In plaats van urenlang elektronische patiëntendossiers (EPD's) door te spitten, kunnen artsen nu directe samenvattingen ontvangen met daarin belangrijke informatie zoals diagnoses, medicatie, laboratoriumtrends en behandelgeschiedenis.

Deze samenvattingen helpen zorgverleners sneller op de hoogte te zijn, vooral bij dienstwisselingen of grote patiëntenaantallen.

Naast betere informatievoorziening worden deze tools ook ingezet om documentatie te automatiseren. Artsen besteden vaak meer tijd aan notities dan aan de patiënt zelf. Met LLM’s kunnen artsen patiëntgegevens dicteren of uploaden en ontvangen ze een concept voortgangsnotitie of ontslagbrief terug. De laatste stap is een snelle controle en goedkeuring.

Epic Systems, een van de grootste EPD-leveranciers in de VS, test actief AI-ondersteunde notitiegeneratie in samenwerking met Microsoft. In een andere studie blijkt dat zorgverleners met AI-ondersteunde documentatie gemiddeld 3,3 uur per week besparen.

Deze systemen voegen ook een extra laag van klinische veiligheidscontrole toe. AI-modellen signaleren mogelijke problemen zoals interacties tussen medicijnen en allergieën of tegenstrijdige instructies die in het dossier verborgen zitten. Ze nemen geen beslissingen, maar fungeren als een tweede controle, waardoor het risico op medische fouten afneemt.

Persoonlijke geneeskunde

Generatieve AI kan voorspellen hoe individuen op behandelingen reageren door hun genetica en medische geschiedenis te analyseren.

AI-modellen die getraind zijn op grote datasets ontdekken subtiele patronen – zoals hoe een specifiek genvariant de afbraak van medicijnen beïnvloedt – en gebruiken die inzichten om op maat gemaakte oplossingen aan te bevelen.

Behandeling van mentale gezondheid

Ditzelfde principe van generatieve AI om gepersonaliseerde reacties te modelleren, wordt ook onderzocht in de geestelijke gezondheidszorg.

Bedrijven zoals Woebot Health ontwikkelen AI-gestuurde cognitieve gedragstherapie (CGT) tools. Deze systemen analyseren eerdere interacties om gepersonaliseerde therapeutische dialogen te creëren en bootsen echte angsttriggers na, zoals naar een druk feest gaan of kritiek krijgen op het werk. Vervolgens begeleiden ze de patiënt direct bij het toepassen van copingstrategieën, zodat er continuïteit is tussen therapiesessies.

Medische opleiding en training

Traditionele medische opleidingen maken altijd gebruik van statische casussen en gestandaardiseerde patiënten. Die zijn nuttig, maar bereiden studenten niet volledig voor op de onvoorspelbaarheid van echte klinische situaties.

Generatieve AI verandert dit door nieuwe simulaties te introduceren die zich aanpassen aan hoe elke student reageert en leert.

Virti, een bedrijf uit het VK, ontwikkelde AI-aangedreven "virtuele patiënten" om klinische training op afstand te verbeteren. In Virti kan een student bijvoorbeeld:

• Slecht nieuws brengen aan een virtuele patiënt met kanker
• Een boos familielid geruststellen dat om antwoorden vraagt
• Een ingewikkelde diagnose in eenvoudige bewoordingen uitleggen

De virtuele patiënten reageren direct op wat de student zegt of doet, waardoor de ervaring realistischer wordt.

De virtuele patiënt van Virti beoordeelt ook hoe duidelijk en empathisch de student communiceert. Als een student bijvoorbeeld “metastatisch” zegt, kan het systeem voorstellen om dit te herformuleren als “de kanker is uitgezaaid” zodat de patiënt het beter begrijpt.

Virti houdt ook de prestaties van studenten bij over verschillende simulaties en biedt docenten dashboards die laten zien waar studenten moeite mee hebben, zoals het te vaak voorschrijven van antibiotica of het missen van belangrijke diagnoses.

Deze AI-technologie wordt steeds populairder in de praktijk. Tijdens de COVID-19-pandemie trainde Virti's technologie meer dan 300 artsen in het Cedars-Sinai Ziekenhuis.

Patiëntenvoorlichting

Voor patiëntenvoorlichting maakt generatieve AI gepersonaliseerde educatie mogelijk door de situatie en medische geschiedenis van een patiënt te analyseren.

Apps zoals OneRemission gebruiken AI-chatbots om kankeroverlevers te begeleiden bij de nazorg. Als een patiënt vraagt: “Mag ik dit eten met mijn medicijnen?”, geeft de chatbot direct antwoord op basis van de medische geschiedenis van de patiënt.

Deze interactie gaat verder dan statische gesprekken. Een pas gediagnosticeerde diabetespatiënt begint bijvoorbeeld met de basis: hoe controleer ik mijn bloedsuiker, wanneer moet ik insuline nemen, wat mag ik eten. Daarna kunnen vragen volgen als: “Wat gebeurt er als ik een dosis mis?” of “Mag ik fruit eten?” De AI reageert direct in eenvoudige, niet-technische taal.

AI sluit ook aan bij het niveau van de gebruiker. Als iemand beperkte gezondheidsvaardigheden heeft of een andere taal spreekt, past AI de uitleg aan. In plaats van “controleer uw glucose”, zegt het bijvoorbeeld: “Meet uw bloedsuiker met dit apparaat. Zo werkt het.”

Om patiënten op schema te houden, sturen AI-chatbots ook tijdige herinneringen zoals “Neem nu uw pil van 16:00 uur” of “Uw vervolgafspraak is morgen om 10:00 uur.”

Backoffice-functies

Ziekenhuizen zijn misschien hightech op de OK, maar achter de schermen werken veel afdelingen nog met spreadsheets, gescande PDF’s en lange e-mailketens. HR, financiën en operations vertrouwen vaak op verouderde systemen, waardoor zelfs eenvoudige processen inefficiënt verlopen.

Generatieve AI helpt deze backoffice-functies te moderniseren door handmatige processen te automatiseren.

Neem financiën. In plaats van dat medewerkers elke factuur handmatig controleren, gebruiken sommige ziekenhuizen nu AI om inkooporders te scannen, deze te koppelen aan leverancierscontracten, inconsistenties zoals dubbele kosten te signaleren en ze naar de juiste goedkeurder te sturen.

Binnen HR zorgen interne AI-chatbots ervoor dat medewerkers direct antwoord krijgen op vragen als: “Waar vind ik het verlofbeleid?” In plaats van uren (of dagen) te wachten op een reactie van IT of HR, krijgen medewerkers direct antwoord, zelfs om 2 uur ’s nachts.

Deze tools achter de schermen zijn misschien minder zichtbaar dan diagnostische modellen of virtuele assistenten, maar ze voorkomen fouten en geven medewerkers ruimte voor belangrijker werk.

En ziekenhuizen zijn niet de enige in de zorg die verouderde processen aanpakken. Verzekeraars gebruiken AI-chatbots voor taken als polisupdates en schadeafhandeling — en laten zo zien hoe ziekenhuizen hun eigen processen efficiënter kunnen maken.

Wat zijn enkele praktijkvoorbeelden van generatieve AI in de zorg?

Geautomatiseerde vaccinatie-nazorg met Voice AI

Tijdens de COVID-19-vaccinatiecampagne in Italië moesten teams in de publieke gezondheidszorg bij duizenden patiënten bijwerkingen monitoren. Vertrouwen op fysieke controles of telefoontjes was niet schaalbaar en vertragingen konden ernstige reacties missen.

engineon bouwde een spraakgestuurde bot met Botpress die patiënten proactief opbelde, vroeg naar bijwerkingen na vaccinatie en de antwoorden registreerde, allemaal volgens de EU-privacyregels.

De gegevens werden direct ingevoerd in het analytics-systeem van engineon, zodat gezondheidsfunctionarissen snel konden reageren op bijwerkingen.

Dit leidde tot een responsnauwkeurigheid van 95%, €80.000 jaarlijkse besparing en meer dan 6.000 vrijgespeelde werkuren.

Handsfree klinische assistent voor artsen

Het Vanderbilt University Medical Center kampte met een groeiend probleem: overbelasting van zorgverleners.

Documentatie en administratief werk slokten veel tijd op en dreven de personeelskosten op. Om de druk te verlichten, leidde Dr. Yaa Kumah-Crystal een project om spraakgestuurde AI-tools in het dagelijkse werkproces te integreren.

Samen met Epic Systems ontwikkelde het team V-EVA: een spraakassistent waarmee artsen belangrijke patiëntinformatie kunnen opvragen door het simpelweg te zeggen. In plaats van dossiers door te nemen of lange audioberichten te beluisteren, zien zorgverleners direct een samenvatting op het scherm, afgestemd op hun behoeften.

Artsen gebruiken nu spraakcommando’s om laboratoriumonderzoek aan te vragen en updates te ontvangen, zonder hun handen te gebruiken. Naarmate de AI verbetert, zal deze naar verwachting nog meer kunnen, zoals gesprekken meeluisteren en klinische behoeften voorspellen.

AI-chatbot voor het beantwoorden van veelgestelde vragen over de volksgezondheid op grote schaal

Tijdens de COVID-19-uitbraak in Quebec kreeg het ministerie van Volksgezondheid en Sociale Diensten (MSSS) een golf aan vragen van het publiek, over alles van symptomen en testen tot financiële hulp en gezondheidsregels. Hun callcenters konden het niet bijbenen.

Om snel te reageren, implementeerde MSSS een AI-chatbot op basis van Botpress in slechts twee weken. De bot werd getraind om grote hoeveelheden COVID-gerelateerde vragen te beantwoorden, was 24/7 beschikbaar en altijd up-to-date met de laatste richtlijnen.

COVID-19-triage-hotline afgehandeld door AI-spraakbot

Tijdens de eerste golf van COVID-19 startte Mass General Brigham een hotline om patiënten te helpen met vragen. Maar binnen enkele uren was het aantal oproepen enorm gestegen.

Om dit op te lossen, bouwde het team een AI-gestuurde spraakassistent die getraind was op CDC-protocollen voor screening. De bot stelde vragen over symptomen, gaf vervolgstappen en verwees patiënten naar spoedeisende hulp, een huisarts of de eerste hulp.

Door routinematige oproepen over te nemen, verkortte de AI-bot de wachttijden drastisch en kregen duizenden patiënten sneller advies.

Vandaag de dag zet het gebruik van AI zich voort: 1 op de 10 artsen bij Mass General Brigham gebruikt nu generatieve AI, bijvoorbeeld voor documentatie.

AI-gestuurd spraakhulpmiddel voor mensen met een beperking

Vocable is een gratis app die mensen met spraakbeperkingen helpt communiceren door hoofd-, gezichts- of oogbewegingen te gebruiken om natuurlijke, door AI aangedreven antwoorden te genereren.

De eerste versie gebruikte de frontcamera van een mobiel apparaat om hoofd- en gezichtsbewegingen te volgen, zodat gebruikers woorden en zinnen op het scherm konden selecteren. Dit was een grote vooruitgang ten opzichte van traditionele AAC-apparaten (augmentatieve en alternatieve communicatie), die vaak meer dan $15.000 kosten en beperkte functionaliteit bieden.

Maar het voelde nog steeds mechanisch aan. Om dat te veranderen, heeft het team ChatGPT geïntegreerd. Nu begrijpt Vocable wat een zorgverlener zegt en genereert het slimme antwoorden in realtime.

Op Apple Vision Pro gaat de ervaring nog verder. Gebruikers kunnen de interface bedienen met oogtracking in een volledig meeslepende weergave.

Het resultaat is een modern communicatiemiddel voor mensen die een beroerte hebben gehad, mensen met ALS of MS, niet-sprekende patiënten en anderen die moeite hebben met spreken.

Hoe implementeer je een chatbot voor de zorg

1. Bepaal je doelstellingen

Bouw geen chatbot alleen om er een te hebben. Bepaal precies wat hij moet doen.

• Moet hij afspraken boeken?
• Herinneringen voor medicatie sturen?
• Symptomen beoordelen en patiënten naar de juiste zorg doorverwijzen?

Elk doel leidt tot andere functies, integraties en ontwerpkeuzes. Als je bijvoorbeeld symptomen wilt triëren, heb je een door LLM aangedreven agent nodig die natuurlijke taal begrijpt en open vragen aankan, zoals: “Ik heb al twee dagen keelpijn en koorts — moet ik langskomen?”

Geen duidelijk doel = een rommelige bot zonder duidelijke waarde.

2. Kies het juiste AI-platform

Niet elke chatbotbouwer is geschikt voor ziekenhuizen of klinieken. Kies een platform dat is ontworpen voor, of eenvoudig aan te passen is aan, de zorg. Om je op weg te helpen, vind je hier 9 van de beste AI-chatbotbouwers.

Let op aanpasbare workflows, zodat je logica kunt definiëren voor triage, herinneringen of intake, en integraties met EPD's, patiëntenportalen en planningshulpmiddelen.

Controleer ook of het platform voldoet aan regelgeving (zoals HIPAA) en schaalbaar is. Je wilt niet opnieuw moeten beginnen als je pilotproject groter wordt.

En zorg ervoor dat het gekozen platform sterke chatbotbeveiliging biedt, zoals gegevensversleuteling en toegangsbeheer op basis van rollen.

3. Integreer met kernsystemen

Een losse chatbot levert weinig op. Om echt waarde te halen uit je chatbotimplementatie, moet je deze integreren met je kernsystemen zodat hij daadwerkelijk dingen kan doen, zoals:

• Patiëntgegevens ophalen uit je EPD om interacties te personaliseren
• Beschikbaarheid van afspraken in realtime controleren
• Vragen over facturatie afhandelen door te koppelen met verzekerings- en declaratiesystemen
• Gebruiksgegevens volgen via analyseplatforms zoals Looker of Tableau.

Zonder integratie is je chatbot slechts een uitgebreide FAQ.

4. Bouw en test

Ontwerp de gespreksflow zoals je een klinisch proces zou ontwerpen. Breng het in kaart:

• Wat moet de bot als eerste zeggen?
• Welke vervolgvragen moet hij stellen?
• Hoe gaat hij om met onduidelijke input of escalatie?

Als de flow duidelijk is, bouw je je chatbot.

5. Herhaal

Test hem vervolgens iteratief.

Simuleer patiëntgesprekken, ontdek waar het misgaat en los het op. Vraag feedback aan medewerkers en echte gebruikers. Pas toon en antwoorden aan tot het werkt zoals bedoeld.

Verbeteren stopt niet na de lancering. De beste bots ontwikkelen zich door gebruik in de praktijk.

Bouw gratis een chatbot voor de zorg

AI verandert de zorg nu al, van geautomatiseerde afspraakplanning tot realtime symptoomtracking en voortdurende mentale ondersteuning tussen consulten door.

Maar om hiervan te profiteren heb je een AI-platform nodig dat zowel krachtig als flexibel is.

Botpress is een flexibel platform van ondernemingsniveau voor het bouwen van AI-agents die echte zorgtoepassingen aankunnen — zonder dat je een PhD of ontwikkelteam nodig hebt.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

Hoe weet ik of mijn zorgorganisatie klaar is om generatieve AI te implementeren?

Je weet dat je zorgorganisatie klaar is voor generatieve AI als je duidelijke problemen hebt om op te lossen — zoals het verminderen van administratietijd of het verbeteren van data-analyse — en als je team openstaat voor nieuwe digitale tools. Klaar zijn betekent ook dat je veilige datasystemen hebt (zoals EPD’s) waarmee AI kan integreren, en dat het management bereid is om kleine, gerichte AI-projecten te testen voordat je opschaalt.

Met welke privacywetten voor patiëntgegevens moet ik rekening houden bij het gebruik van generatieve AI in de zorg?

Bij het gebruik van generatieve AI in de zorg moet je voldoen aan privacywetten zoals HIPAA in de VS (of GDPR in Europa), die bepalen hoe beschermde gezondheidsinformatie (PHI) wordt opgeslagen en gedeeld. Dat betekent dat alle AI-tools die je inzet ondersteuning moeten bieden voor versleuteling, strikte toegangscontrole, auditlogs en procedures voor het anonimiseren van gegevens als deze worden gebruikt voor modeltraining of analyses.

Is generatieve AI veilig genoeg voor klinische besluitvorming, of moet het alleen voor administratieve taken worden gebruikt?

Generatieve AI is nog niet betrouwbaar genoeg om klinisch oordeel te vervangen en moet worden ingezet als hulpmiddel, niet als beslisser in de patiëntenzorg. Het is veilig voor administratieve taken — zoals het opstellen van notities en het afhandelen van standaardvragen — maar medische diagnoses of behandelplannen moeten altijd onder toezicht van een mens blijven om fouten te voorkomen.

Hoe lang duurt het meestal om een AI-chatbot in een zorgomgeving te implementeren?

Het implementeren van een AI-chatbot in een zorgomgeving duurt meestal enkele weken tot enkele maanden, afhankelijk van de complexiteit. Een eenvoudige FAQ-bot kan in 2 tot 4 weken live zijn, terwijl een geavanceerde chatbot die koppelt met elektronische patiëntendossiers (EPD's), gesprekken voert die voldoen aan privacywetgeving zoals HIPAA (een Amerikaanse standaard) of AVG (de Europese privacywetgeving), of triage uitvoert, 2 tot 6 maanden kan kosten voor ontwikkeling, testen en goedkeuringen.

Zijn er medische specialismen waarin generatieve AI nuttiger is?

Ja, generatieve AI is vooral nuttig in specialismen zoals radiologie (voor het interpreteren van beelden en opstellen van rapporten), pathologie (voor het samenvatten van bevindingen), oncologie (voor het samenvatten van complexe behandelplannen), geestelijke gezondheidszorg (voor gespreksbots in therapie) en administratief intensieve vakgebieden zoals de eerstelijnszorg, waar het helpt bij het genereren van klinische documentatie en efficiënte patiëntcommunicatie.