Ruimte voor Zorg #2

📊 Samenvatting

AI zou personeelskorten oplossen, kosten terugdringen en een antwoord bieden op de vergrijzing – maar de adoptie blijft achter. In deze aflevering van Ruimte voor Zorg bespreken Ramon Postulart (technisch directeur Adapcare) en Paul van Zagten (productmanager Adapcare) waarom zorgorganisaties worstelen met AI-implementatie, welke concrete stappen nodig zijn, en hoe technologie écht kan aansluiten op de werkvloer. Van datakwaliteit tot SMART doelen formuleren – ontdek praktische use cases en implementatietips.

🎧 Luistertijd: ~16 minuten
🎤 Gasten: Ramon Postulart & Paul van Zagten
📅 Onderwerpen: AI-implementatie, AI Act, datakwaliteit, ECD-integratie, administratieve lastenverlichting, zorgprofessionals

---

🎯 Key Takeaways

• Slechts 3% van zorginstellingen gebruikt momenteel AI in enige mate
• 35% van werktijd gaat naar administratie – AI kan dit significant verminderen
• Start klein: Kies laaghangende fruit en laat gebruikers wennen aan AI
• Datakwaliteit is cruciaal: Zonder goede data geen goede AI-output
• AI Act compliance: Zorgvuldige prompt-ontwikkeling en testing zijn noodzakelijk
• Eindgebruiker aan het stuur: AI ondersteunt, de zorgprofessional beslist
• Integratie in ECD: Geen aparte tools, maar naadloos ingebed in het werkproces

---

🎧 Audio Player

[Embed je audio player hier]

---

📝 Volledige Transcriptie met Timestamps

[00:00] Introductie: De AI-belofte in de zorg

Jan Jaap: AI zou de personeelskorten in de zorg op gaan lossen, stijgende kosten terugdringen en een antwoord bieden op de toenemende vergrijzing. Maar volgens recente onderzoeken blijft de adoptie ervan achter. Waarom is dat? Gaat de AI belofte nog ingelost worden? En wat is daarvoor nodig? Daarover hebben we het vandaag in Ruimte voor Zorg, de podcast van Adapcare. Dat doen we met Ramon Postulart, technisch directeur van Adapcare en Paul van Zagten, productmanager bij Adapcare. En mijn naam is Jan Jaap. Heren, welkom.

Die AI belofte. Komt daar nog wat van? Ramon.

Ramon Postulart: Ja, daar ben ik van overtuigd. Kijk, als je kijkt naar 2022 kwam de eerste Gen AI GPT uit. En als je ziet hoe snel die adoptie in de consumentenmarkt ging, ja, dat is natuurlijk ongelooflijk. En ik verwacht dat nu de slag ook naar het bedrijfsleven veel meer gemaakt gaat worden.

[01:00] Waarom blijft adoptie achter?

Jan Jaap: Ja. Recent onderzoek gepubliceerd door M&I toont aan dat er weliswaar vooruitgang is, maar dat de daadwerkelijke adoptie van de technologie achterblijft. Hoe komt dat denk jij?

Ramon: Nou, het is natuurlijk spannend. Één: als je het kijkt waar het nu ingezet wordt, is het ook heel veel administratief. En ja, voor een eindgebruiker. Ja. Hoe komt AI tot resultaten? Wat zegt AI nou over de casus die ik inzet? En dat is natuurlijk wel spannend om te gebruiken. Dus daar ligt echt wel een cruciaal punt waar organisaties hun eindgebruikers moeten trainen, begeleiden en helpen.

Maar anderzijds op beleidsmatig niveau moet een organisatie er ook klaar voor zijn, hè. Ze moeten strategie, ze moeten voldoen aan de AI act en de leverancier die ze selecteren, daar moet een hele procedure voor gevolgd worden. Dus er zijn echt wel wat piketpaaltjes of mijpalen die ze moeten halen om eigenlijk AI echt succesvol in te zetten in een organisatie. En dat vraagt iets van een organisatie.

[02:10] Ervaringen bij klanten

Jan Jaap: En dat vraagt iets van een organisatie. Herkennen we dat ook bij onze klanten in de samenwerking dat ze aangeven van hé, we willen wel, alleen er moet gewoon nog een heleboel gebeuren?

Ramon: Ja, dat herken je. En de situatie voor iedere klant is anders. En sommige klanten zijn al veel verder. Die waren al verder met AI beleid en die hebben een aantal punten die ze willen aanpakken in de zorg hè. Personeelstekort, hoge werkdruk, veel administratieve lasten. Ja, en andere organisaties die kijken het eerst even aan van wat gaat er nu gebeuren? Welke ontwikkeling gaat de markt door? Welke ontwikkeling gaan wij als leverancier door? Ja. En die kijken eerst de kat uit de boom en gaan wellicht later over. Maar je ziet daar verschillende gradaties in inderdaad.

[03:00] Hobbels en bezwaren

Jan Jaap: En wat zijn veel voorkomende bezwaren bij onze klanten in de zin van: waar lopen zij tegenaan? Wat zijn echt de hobbels? Zit dat op het individuele zorgprofessional niveau of zit dat veel meer op dat beleidsmatige niveau? Of misschien nog wel ja, we hebben heel veel andere vraagstukken waar we eerst een invulling aan willen geven.

Ramon: Het zal een combinatie zijn van hè dus bijvoorbeeld vanuit een CISO perspectief wil je natuurlijk kijken naar de veiligheid en heb je daar ook een aantal dingen te doen? Dus het is denk ik ook veel op elkaar wachten in de zin van iedereen moet bepaalde taken uitvoeren voordat AI echt succesvol georganiseerd kan worden. Dus dat betekent ook dat je AI geletterdheid hebt. Je moet je gebruikers trainen. Ja. Als dat nog niet gedaan is, ga je dan AI al uitrollen? Nee, volgens de AI Act.

Dus je zult daar in volgordelijkheid stappen moeten zetten als organisatie om uiteindelijk AI succesvol in te zetten en uiteindelijk echt die zorgproblemen op te lossen met AI.

[04:00] Gap tussen beleid en praktijk

Jan Jaap: Ja. Paul, in aanloop naar dit gesprek hebben wij kort even gehad al over AI en hoe dat nu toegepast wordt. Is er een groot gat tussen de beleidswensen, de beleidsmakers en de praktijk op de werkvloer?

Paul van Zagten: Ja, de praktijk op de werkvloer… wat we met name zien is wel: de toegankelijkheid van de markt van AI in de zorg is best nog wel lastig. Je ziet natuurlijk heel veel nieuwe start-ups die daar verschijnen, maar het ontzettend moeilijk hebben om echt binnen te komen binnen de zorgorganisaties. Enerzijds vanwege AI Act, met name de regelgeving die daar geldt. Maar anderzijds als je echt iets wil bereiken met AI, dan zit je vaak al op de beslisstoel, hè. Dus je gaat… je wil besluiten aan de eindgebruiker voorleggen. Ja, dan moet je vaak voldoen aan de MDR. Ja, dat is het traject van van 3 tot 5, soms al tot 9 jaar om zover te komen.

Dus je ziet eigenlijk dat heel veel start-ups komen, maar ook weer verdwijnen. En dat maakt voor het beleid maken van een zorginstelling ook wel heel lastig om zoiets in te kopen om daar nu al op te acteren. Dus je ziet dat beleidsmakers het best wel lastig vinden om de juiste partner te kiezen op AI vlak. Maar ook te beseffen wat dat voor hem betekent.

[05:20] Landelijke cijfers en adoptie

Jan Jaap: Dus de wil is er eigenlijk wel. Het geld is er. De kennis is er misschien ook wel, alleen het komt nog niet helemaal van de grond.

Paul: Inderdaad. Ja, dat is een correcte constatering. En als we nu naar onze klanten kijken: landelijk gezien zie je dat 3% van de zorginstellingen op dit moment AI in enige mate implementeert. Dus eigenlijk nog veel te weinig, terwijl er wel voldoende geld en middelen beschikbaar zijn om daar voordelen uit te halen. Het is ook één van de beleidsstukken zeg maar vanuit VWS om AI in de zorg te krijgen. Dus het heeft zeker toekomst en zeker heel veel kansen, maar er is wel veel te doen.

Jan Jaap: Ja, zo gaan we, want ik las laatst een onderzoek dat de adoptie van AI ten opzichte van 2024-2025 van 43% ging naar 76% over. Dus je ziet die groei wel.

Ramon: Ja, maar dat verschilt natuurlijk per branche en waar zet je het wel in of niet hè. Radiologie bijvoorbeeld. Ja, dat is natuurlijk hele andere complexe AI dan administratief en teksten samenvatten. En daar ligt gewoon al heel veel impact en laaghangend fruit die het verschil kan maken. En dan hoef je nog niet te focussen op die complexe AI. En die complexe AI die is lastiger om snel te adopteren in je organisatie natuurlijk. Dus daar zit ook wel weer verschil.

Jan Jaap: Ja. Zoek de juiste use cases.

Ramon: Ja, dat is denk ik wel de boodschap. Ja.

[06:45] Datakwaliteit als fundament

Jan Jaap: En wat is de impact van huidige datakwaliteit en huidige processen binnen organisaties op die implementatie en uiteindelijk ook de output van AI?

Ramon: Het is cruciaal. Kijk, als je kijkt naar een organisatie die denkt: “Hé, we kunnen beginnen met AI,” maar we hebben het ook gezien bij klanten. Je hebt een gesprek, oké, jullie willen AI inzetten. Welke use case? Nou, op een gegeven moment kom je tot een set aan use cases, maar op een gegeven moment kan je kijken: “Oké, maar welke data heb je nodig voor die use case?” Ah, maar waarom is die data niet op orde bij jullie? Waarom schrijven jullie rapportages op deze manier? Waarom is die niet over de hele lijn van een bepaalde kwaliteit?

Dus je ziet dat op een gegeven moment, dus je gaat het hebben over AI, je gaat het hebben over data, maar je gaat het uiteindelijk hebben over de cultuur van ‘hoe werken mensen nu en houden zich aan de afspraken die je met elkaar hebt gemaakt?’. En dat verschilt echt per organisatie en dat maakt uiteindelijk wel het kraken of maken van AI in een organisatie.

[07:50] Aan de slag: praktische stappen

Jan Jaap: En tegelijkertijd is de wens om met de AI aan de slag te gaan vaak echt wel groot, hè. Ik denk dat de potentie heel erg gezien wordt. Wat kunnen organisaties doen om dat proces te bevorderen?

Paul: Nou starten hè, dus pak een kleine use case. Ga die laagdrempelig uitrollen. Laat je gebruikers er ervaring mee op doen. Wennen van wat AI nu zegt en hoe dat ingrijpt in het dagelijkse zorgproces. Want je kan wel heel lang aan de zijlijn blijven staan en kijken wat de wereld doet en hoe de zorgmarkt verandert en hoe AI geadopteerd wordt. Maar daar leer je niks van. Dus de belangrijkste stap is leren, leren, leren. En vanuit daar groei je wel als organisatie. Maar als je alleen maar in de zijlijn staat, ja, dan weet je één ding, dan word je ingehaald.

[08:40] Adapcare aanpak: integratie in ECD

Jan Jaap: Ja. Hé, hoe zorgen wij er vanuit Adapcare voor dat technologie echt aansluit op de behoefte die er is op de werkvloer?

Ramon: Nou ja, en dan kan misschien Paul straks ook naar de roadmap kijken, maar wat je ziet is je hebt natuurlijk AI in te zetten. Dus je kan… kijk, iedere organisatie heeft wel weer een leverancier die iets met AI gaat doen of doet en die ze graag willen inzetten. Ja, en als je die allemaal moet aansluiten is complex. Waar wij nu voor gekozen hebben in eerste instantie is om ons te richten op een echte integratie in het ECD. Want de data zit daar, de AI oplossing zit daar en de gebruiker hoeft niet allerlei andere tools weer te leren kennen en te leren en kan gewoon in de interface die je al kent aan de slag. En dat maakt het denk ik laagdrempelig om te starten.

Ja, ik sluit niet uit dat we in de toekomst meer moeten aansluiten dan dat we nu doen. Maar die wereld gaat ook ontzettend snel. Dus we kunnen het ja bijna niet bijhouden hoe snel het gaat. En dat is met zorgtechnologie ook gewoon zo. Maar de technologie hebben we om snel te kunnen aansluiten. Alleen ja, we moeten daar gewoon verstandige keuzes maken samen met onze klanten.

[09:50] Prompt-ontwikkeling met professionals

Jan Jaap: Ja. Ja, ik doelde daar met die vraag eigenlijk ook wel een beetje op: hoe ontwikkelen wij die specifieke prompts? Wij doen dat in samenwerking met de professionals ook, onderzoekend van ‘hé, wat hebben jullie nou echt nodig en hoe kunnen we het zo inrichten dat het jouw werk efficiënter, leuker maakt’. Kun je daar iets over vertellen?

Ramon: Ja. Nou ja, kijk, het belangrijkste is dat we in ieder geval de AI Act als uitgangspunt nemen. Dus waar wij erg zorgvuldigheid betrachten, starten we dus inderdaad met: wat zegt die AI Act? Wat moeten we vastleggen? Hoe gaan we testen? Dus als we een use case hebben bepaald met de klant, lopen we altijd dat proces heel strak door. Dan gaan we op een gegeven moment zo’n prompt ontwikkelen, want wij willen die prompts beschikbaar stellen in ons systeem en niet dat zorgprofessionals zelf AI kunnen bevragen, want dan kan het allerlei andere kanten op gaan.

Maar eigenlijk wat Paul net zei, hè, dan ga je misschien weer naar diagnostiek en dan kom je al in de MDR en dat wil je als organisatie niet als je geen gecertificeerde software daarvoor hebt. Dus wat wij doen is prompts goed testen samen met klanten en als ze op een gegeven moment akkoord zijn van ‘hé, dit is echt goed, zit goed in elkaar’. We hebben de documentatie en alle richtlijnen volgens de AI Act op orde. Dan geven we een prompt vrij en kunnen zorgverleners hem gebruiken als de organisatie de use case aanzet, want dat kunnen ze zelf bepalen.

[11:10] Visie: zorgprofessional vs technologie

Jan Jaap: Paul, nog even naar jou meer onze visie op AI, hè. Hoe verhoudt die zorgprofessional zich tot de technologie? Wat is belangrijker?

Paul: Nou, wat wij in ieder geval willen is dat we het volledig integreren in ons ECD proces. Dus die eindgebruiker moet daar geen last van hebben om het zo maar te stellen. En waar wij hard aan werken is met name om wat Ramon net al schetste: data is echt key voor een goede oplossing. Ervoor zorgen dat die datakwaliteit sterk verbetert. Dus een eenduidige manier van registreren, het naar één bron laten schrijven, ervoor zorgen dat die prompts ook echt waarde bieden en de juiste resultaten geven.

En we laten in dit geval altijd nog de eindgebruiker bepalen wat het resultaat is wat hij echt invult. Oftewel, we laten hem helpen met de AI, maar hij zit aan de knoppen. Dus de AI ondersteunt, neemt een groot gedeelte van het uitvoerende administratieve werk eigenlijk uit handen. Ja. De zorgprofessional die besluit: oké, dit van deze output ga ik gebruiken om mijn dossier compleet en volledig te maken. Ja. En dat vinden we ook heel belangrijk omdat we eigenlijk vinden dat de eindgebruiker altijd nog het eindoordeel moet hebben en ook echt moet valideren of hetgeen wat daar uitkomt ook echt klopt naar het beeld van de van de cliënt.

[12:25] Use case: SMART doelen formuleren

Jan Jaap: Ja. Kun je een voorbeeld geven van één van de prompts die wij hebben ontwikkeld? Ik denk aan bijvoorbeeld het SMART doelen formuleren. Ja. Kun je daar iets over vertellen?

Paul: Ja, zeker. Eén van die prompts is inderdaad SMART doelen definiëren. In iedere zorgorganisatie ben je verplicht om voor iedere cliënt een plan op te stellen. Een plan van ‘wat en hoe ga je de cliënt behandelen’? En daarvoor worden doelen gesteld en die doelen die wil je als je dat goed doet SMART opstellen. Wij hebben met AI daar een hulp bij. Dus als iemand iets schrijft dan zeg je: “Oké, maak van dit doel een beter doel.” En dan krijgt hij een paar suggesties en die kan hij overnemen waardoor eigenlijk hij wordt geholpen bij het schrijven van zijn plan.

Ramon: We hadden een andere use case waarin we de evaluatie van een zorgprofessional gaan ondersteunen. Maar we zagen dus, toen we in gesprek gingen met de organisatie over data, dat zorgdoelen heel kwalitatief verschillend worden opgesteld door iedere zorgprofessional. Toen hebben we gezegd: “Nou, misschien moeten we ze ook aan de voorkant helpen om een AI use case te introduceren die zorgt dat die datakwaliteit omhoog gaat. Dus een zorgdoel beter beschreven wordt.” Ja.

En dat is dus ook hoe een organisatie kan kijken: “Oké, misschien is mijn data nu wel niet op orde, maar hoe kan ik AI inzetten om die data te laten controleren voordat hij echt het dossier ingaat?” En dat zijn denk ik ook wel use cases waar klanten aan kunnen gaan denken van ja, oké het is nog niet op orde, maar AI kan daar ook een rol in vervullen als een soort assistent bij een zorgdoel opstellen en zegt: “Hey, let op, je voert dit in, maar als je dit nog verbetert, dan is het een stukje beter.”

Jan Jaap: Dit is dan eigenlijk op verschillende niveaus in de organisatie, hè. Ook op procesniveau kan je dingen zo verbeteren dat het op uitvoeringsniveau echt waarde toevoegt op de werkvloer.

[14:00] Impact op administratieve lasten

Jan Jaap: Hé, het doel is voor ons om de zorg efficiënter en ook leuker te maken met AI. Zorgprofessionals zijn, ik geloof dat jij zei, 35% van hun tijd bezig met administratie op dit moment. Dat kan beter. Hoeveel beter?

Ramon: Ja, dat dat zal de tijd uitwijzen natuurlijk. Kijk, Berenschot doet jaarlijks een onderzoek en heeft dat inderdaad aangetoond. Ja, 35% dat is bijna 15 uur. Dus bijna twee werkdagen dat je bezig bent met de administratie. En dat zal natuurlijk per zorgprofessional verschillen, maar over de hele linie zal dat gemiddeld inderdaad kloppen.

Kijk, één AI use case die gaat natuurlijk niet zorgen dat je van 15 uur naar 2 uur gaat. Maar een optelsom aan AI use cases gaat uiteindelijk wel die impact maken. En die zullen hem… over verschillende assen zullen die zitten hè. Dat kan bij administratief zijn, maar dat kan ook in het primaire zorgproces zijn. En die totaliteit van waarde die AI toevoegt gaat uiteindelijk wel zorgen dat hij 35% omhoog, eh, omlaag gaat. Maar waar we uiteindelijk op afsteveren,… dat zullen we zien. Die wereld gaat natuurlijk ook ontzettend snel. Dus dat gaan we zien weer.

[15:10] Toekomst: embedded intelligentie

Paul: Ja, je wil natuurlijk AI steeds meer echt in het werkproces embedden van de eindgebruiker. Dus waar het nu nog heel erg op vraag van de eindgebruiker is, wil je eigenlijk de AI voorschotelen waar die het nodig heeft. Ik zit bijvoorbeeld te denken aan een dynamisch plan. Die doelen die ik net stelde, je kunt natuurlijk prima analyseren joh, als er drie maanden niet meer op een doel geschreven is, dat AI voorstelt: “Zullen we dit afsluiten?” Ja of nee? Of zullen we daar een nieuw doel van maken? Want je hebt nu wel drie weken geschreven over dit probleem bij die cliënt.

Dus dan maak je dan maak je het in het proces van de eindgebruiker. Dan gaat het direct helpen ook bij de kwaliteit van zorg en dan gaat het echt meerwaarde bieden. Ja.

Ramon: Ja. En technologie is echt ook de volgende stap hè. Voorheen was het of voor nu is het nog steeds eventjes ik stuur iets naar AI en ik krijg een simpele samenvatting terug of zo’n SMART doel. Maar de volgende stap is echt intelligentie. Dus jij slaat nu iets op, maar ik doe daar en daar nog een aantal checks en ik check en ik voeg daar nog wat intelligentie aan toe. En dan vervolgens geef ik jou een advies van hé, let op als je dit doet dan kun je beter ook dat doen.

Ja, dat is voor de next step die we weer doorgaan met elkaar. En nogmaals ja, die ontwikkelingen gaan zo snel. Dus we zullen moeten kijken hoe we al dat soort technologie ook adopteren en kijken: is het relevant voor organisaties om in te zetten? Daar gaan we het denk ik nog veel vaker over hebben.

[16:30] Advies voor zorgorganisaties

Jan Jaap: Heb jij ter afsluiting van deze podcast nog een advies voor zorgorganisaties die aan de slag willen met AI?

Ramon: Denk goed na van wat het je kan opbrengen. Denk goed na waar sta je als organisatie. Ga in gesprek met je leverancier en kijk hoe je mooie dingen kan doen. En ik denk dat we elkaar gewoon moeten opzoeken en elkaar ook uitdagen van wat is er mogelijk om uiteindelijk die zorg, want daar zitten we allemaal voor, efficiënter, maar ook leuker te maken?

Jan Jaap: Heel mooi. Dank voor het luisteren, jullie ook bedankt Paul en Ramon. Mocht je nou meer willen weten over AI of andere vraagstukken die de toekomst van de zorg gaan kleuren, neem een kijkje op onze website. Houd onze socials in de gaten en beluister nieuwe afleveringen van Ruimte voor zorg. Graag tot snel.

---

👥 Over de Gasten

Ramon Postulart – Technisch directeur bij Adapcare met diepgaande kennis van AI-implementatie in zorgsystemen. Expert in het vertalen van technische mogelijkheden naar praktische oplossingen voor zorgprofessionals.

Paul van Zagten – Productmanager bij Adapcare gespecialiseerd in ECD-integratie en AI-toepassingen. Richt zich op het verbeteren van datakwaliteit en gebruikersadoptie in de zorg.

---

📊 Belangrijke Statistieken

• 3% van zorginstellingen implementeert momenteel AI
• 35% van werktijd gaat naar administratie (±15 uur per week)
• 43% → 76% AI-adoptie groei tussen 2024-2025 (algemeen)
• 3-9 jaar duur van MDR-certificering voor medische AI-toepassingen

---

🔗 Links & Resources

• Adapcare AI-oplossingen
• AI Act compliance informatie
• Berenschot onderzoek administratieve lasten
• VWS beleidsstukken AI in de zorg
• MDR certificering uitleg
• Demo aanvragen

---

⚖️ Regelgeving

AI Act

Europese regelgeving voor verantwoorde AI-toepassingen. Verplicht documentatie, testing en transparantie bij AI-implementatie in de zorg.

MDR (Medical Device Regulation)

Vereist voor AI die medische beslissingen ondersteunt. Certificeringstraject duurt 3-9 jaar, waardoor veel start-ups afhaken.

---

🎓 Belangrijke Begrippen

Gen AI – Generatieve AI zoals GPT, kan tekst genereren en samenvatten
ECD – Elektronisch Cliëntendossier
SMART doelen – Specifiek, Meetbaar, Acceptabel, Realistisch, Tijdgebonden
Prompt – Instructie aan AI om specifieke taak uit te voeren
AI-geletterdheid – Basiskennis over hoe AI werkt en gebruikt wordt
CISO – Chief Information Security Officer

---

🏷️ Tags

AI in de zorg, kunstmatige intelligentie, zorgautomatisering, administratieve lastenverlichting, ECD-integratie, AI Act, datakwaliteit, zorgprofessionals, personeelstekort, zorginnovatie, SMART doelen, prompt engineering, healthcare AI, zorgdossier, Gen AI, GPT, machine learning, MDR certificering, digitale zorg, zorgtechnologie