AI-modellen kunnen grote hoeveelheden data verwerken, patronen herkennen en op basis daarvan een voorspelling doen van de uitkomsten. Toen hoogleraar Klinische fysica Coen Hurkmans in aanraking kwam met AI zag hij direct potentie voor toepassing hiervan in de zorg. ‘Medici moeten veel data interpreteren. Data is dan bijvoorbeeld wat een patiënt vertelt in de spreekkamer, plus de uitslagen van bloedmonsters of andere testen. Vaak wordt ook gebruik gemaakt van beelddata. Op basis daarvan wordt een diagnose gesteld.’ 

Met name op het gebied van data-analyse en beeldverwerking kan AI voordelen bieden, zegt Coen: ‘Dit maakt AI bijzonder geschikt voor diagnostiek, waar veel gebruik gemaakt wordt van PET-, CT- en MRI-scans. Mensen kunnen door 3D-beelden scrollen om te zien of er een afwijking zit, maar dat soort opdrachten kan een machine ook heel goed.’ Dit kan de werklast verminderen en het diagnostische proces versnellen. Daarnaast kan AI een hulpmiddel zijn bij het opstellen van een behandelplan. ‘Als je data vanuit de wetenschap en de klinische praktijk toevoegt, kan ook voorspeld worden welke uitkomst een bepaalde behandeling geeft’, licht Coen toe. 

Binnen de Radiotherapie wordt AI onder andere gebruikt bij de behandeling van borstkanker, vertelt physician assistant (PA) Meike Schipper. In haar dagelijkse werk wordt AI gebruikt om op CT-scans automatisch kritieke organen en doelgebieden voor bestraling in te tekenen. Eerder was dit voornamelijk handwerk. ‘Nu gebeurt dit via autosegmentatie, waarbij AI een eerste voorstel doet. Vervolgens wordt dit gecontroleerd en zo nodig aangepast,’ vertelt Meike. Het bespaart tijd en zorgt voor consistentie in de behandeling. Toch benadrukt ze dat menselijke controle essentieel blijft, omdat AI niet altijd foutloos werkt: ‘Voor standaardpatiënten werkt het goed, maar bij afwijkende anatomie moeten we vaak nog wel corrigeren.’ 

Naast autosegmentatie wordt AI ook ingezet bij het maken van bestralingsplannen. Op basis van de intekeningen worden de juiste hoek en intensiteit van de bestraling bepaald, waarbij de gezonde weefsels zo veel mogelijk worden gespaard. In 80 procent van de gevallen levert de software in één keer een automatisch gegenereerd en acceptabel behandelplan aan.

PA en Medical Information Officer Anton Jonkers gebruikt AI meer op administratief niveau. Binnen zijn ziekenhuis wordt geëxperimenteerd met AI voor verslaglegging, bijvoorbeeld door automatische samenvattingen van patiëntgesprekken te genereren. Daarnaast wordt getest met de automatische beantwoording van patiëntvragen. Dit bespaart artsen en verpleegkundigen veel tijd en zorgt ervoor dat dossiers up-to-date blijven. ‘We hopen dat AI ons uiteindelijk meer tijd oplevert voor patiëntenzorg ’, aldus Anton. 

Anton houdt zich ook graag bezig met het verrichten van wetenschappelijk onderzoek. Momenteel is hij druk bezig met de ­RELIEF-trial in het kader van zijn promotietraject. Binnen deze studie wordt de introductie van een symptoomgerichte zelfmanagementtool bij patiënten met buikpijn onderzocht. Doelen zijn onnodig zorggebruik verminderen, leefstijlverbetering en het verbeteren van samen beslissen.

Hoewel de voordelen van AI duidelijk zijn, brengt de technologie ook uitdagingen met zich mee. Betrouwbaarheid en veiligheid zijn cruciale onderwerpen bij de toepassing van AI-systemen in de zorg. Coen benadrukt dat de implementatie soms lastig is. AI-modellen zijn niet zo eenvoudig in te passen als in bijvoorbeeld streamingsdiensten of zoekmachines. ‘Als Netflix een keer niet met de juiste voorspelling komt, is dat niet zo erg. Dan zoek je gewoon verder. Je kunt je in de geneeskunde bij het stellen van een diagnose of bij een medische behandeling echter weinig onzekerheid veroorloven. Fouten kunnen grote gevolgen hebben voor een patiënt.’ 

AI moet vooral ondersteunend zijn en gebruikers, zoals artsen en PA’s, moeten betrokken worden bij de ontwikkeling en invoering ervan. Coen bekijkt samen met medici welke vragen of wensen zij hebben vanuit de praktijk om daar vervolgens iets voor te ontwikkelen wat bruikbaar en voldoende betrouwbaar is. Welke AI-tools kunnen daarvoor ingezet worden en hoe ga je die implementeren? Vanuit een probleem of wens wordt de technologie aangepast aan de behoeften, en niet andersom: ‘Je moet vooral controleren of het doel dat je voor ogen hebt in de praktijk gehaald wordt. Op die manier toon je aan dat het echt meerwaarde heeft.’ 

Vertrouwen en acceptatie spelen ook een grote rol: medische professionals moeten begrijpen hoe AI werkt en hoe betrouwbaar de uitkomsten zijn voordat ze het willen gebruiken. Daarnaast moet het gebruiksvriendelijk zijn. 

Een veelgehoorde zorg rondom AI is de angst dat het banen overbodig maakt. Een belangrijke conclusie uit de interviews is dat AI vooral een hulpmiddel is en geen vervanging van menselijke zorgverleners. Coen benadrukt dat AI routinematige processen kan versnellen en efficiënter kan maken, zodat zorgverleners meer tijd hebben voor complexe en empathische zorg: ‘AI kan ons werk veranderen, maar het menselijke aspect blijft essentieel.’ 

Zowel Coen als Meike waarschuwen dat collega’s alert moeten blijven, omdat de toepassing van AI niet zonder menselijke controle kan. Blindelings vertrouwen kan een valkuil zijn. Het blijven tenslotte voorspellingen. Verder ervaart Meike AI vooral als een positieve ontwikkeling. ‘AI neemt het werk niet volledig over, maar ondersteunt ons. Misschien wordt het juist leuker, omdat we minder bezig hoeven te zijn met repetitieve taken.’ Zij hoopt op deze manier net als Anton meer tijd te kunnen besteden aan patiëntencontact. Anton adviseert collega-PA’s om zich actief te verdiepen in AI en de ontwikkelingen te volgen. ‘AI is een kans, geen bedreiging. Door mee te denken over hoe AI het beste toegepast kan worden, kunnen we ervoor zorgen dat het echt een meerwaarde heeft voor de zorg. PA’s bevinden zich op een strategische positie om zowel het gebruik als de ontwikkeling van AI in de praktijk te begeleiden.’

AI is niet langer toekomstmuziek, maar een technologie die nu al impact heeft op de gezondheidszorg. De geïnterviewden zijn het erover eens dat AI in de toekomst een nog grotere rol zal gaan spelen in de zorg. Coen verwacht dat AI niet alleen efficiënter zal worden in beeldverwerking en diagnostiek, maar ook kan bijdragen aan gepersonaliseerde behandelingen. ‘We kunnen AI gebruiken om behandelingen nog beter af te stemmen op de individuele patiënt, op basis van grote hoeveelheden medische data.’ 

Meike denkt dat AI op administratief gebied nog veel kan betekenen. Ze pleit bijvoorbeeld voor AI-systemen die automatisch relevante patiëntinformatie uit verwijsbrieven halen en deze in het elektronisch patiëntendossier verwerken. Dit zou de administratieve druk verder kunnen verlagen.

Anton heeft regelmatig contact met EPIC en AI-ontwikkelaars om te kijken hoe AI brievengeneratie en andere toepassingen kan verbeteren. ‘Als AI echt goed geïntegreerd wordt, kunnen we als PA’s meer tijd besteden aan direct patiëntencontact in plaats van administratief werk.’ Verder ziet hij kansen voor AI bij medische zoekmachines. Zo hoopt hij bijvoorbeeld dat zoekstrings in PubMed verleden tijd zullen worden.

tekst: Lisa Oosthoek, physician assistant radiotherapie, Catharina Ziekenhuis en Elise van Megen, physician assistant kindergeneeskunde, Gelre Ziekenhuis
bron: NAPA Magazine, nr. 26, voorjaar 2025