29 september 2026
Kunstmatige intelligentie begint zich steeds dieper in de gezondheidszorg te nestelen. Artsen gebruiken AI voor verslaglegging, beeldanalyse en het zoeken naar medische informatie, terwijl ziekenhuizen experimenteren met systemen die patiëntenstromen, diagnoses en administratieve processen ondersteunen. Maar in Nederland ontstaat een opvallende kloof: zorgmedewerkers gebruiken AI sneller dan hun organisaties in staat zijn om de technologie structureel in te voeren.
Dat blijkt uit de Innovatiemonitor voor de Zorg 2026, uitgevoerd door Amsterdam UMC, de Universiteit van Amsterdam en SEO Economisch Onderzoek. Volgens de onderzoekers gebruikt gemiddeld 37,7 procent van de medewerkers binnen de onderzochte zorgorganisaties AI. Bij ondersteunende functies ligt dat percentage op 53,3 procent, terwijl 29,6 procent van de zorgprofessionals aangeeft AI te gebruiken. Tegelijkertijd blijven organisaties achter op het gebied van datavoorzieningen, technologie en de vaardigheden die nodig zijn om AI goed in de dagelijkse zorg te verwerken.
Dat verschil wordt de komende jaren belangrijker. Want de discussie gaat steeds minder over de vraag óf AI in ziekenhuizen gebruikt gaat worden. De vraag wordt vooral hoe ziekenhuizen ervoor zorgen dat medewerkers AI veilig en effectief kunnen inzetten.
De arts gebruikt AI al, het ziekenhuis denkt nog na
Een van de opvallendste conclusies uit de Nederlandse monitor is dat AI niet langer uitsluitend een experimenteel onderwerp is.
Medewerkers gebruiken de technologie al om bestaande werkzaamheden te ondersteunen. Denk aan het samenvatten van informatie, administratieve taken, communicatie en andere werkzaamheden rondom patiëntenzorg.
Maar volgens de monitor betekent dat nog niet dat AI complete processen overneemt. Iets meer dan de helft van de respondenten ziet AI vooral als ondersteuning van bestaande werkzaamheden. Tegelijkertijd is ongeveer zeven op de tien respondenten het er niet mee eens dat AI op dit moment al taken van medewerkers vervangt.
Dat is een belangrijk onderscheid.
De huidige generatie zorg-AI is in veel gevallen geen digitale arts die zelfstandig een patiënt behandelt. Het is eerder een extra laag bovenop bestaande systemen. AI kan informatie ordenen, patronen herkennen of een medewerker helpen sneller door een grote hoeveelheid gegevens te navigeren.
De menselijke professional blijft vervolgens verantwoordelijk voor de uiteindelijke beslissing.
Het echte probleem zit niet alleen in de technologie
De ontwikkeling laat een bekend patroon uit de AI-industrie zien: een model kan technisch indrukwekkend zijn, maar dat betekent nog niet dat een organisatie klaar is om het verantwoord te gebruiken.
Een ziekenhuis kan bijvoorbeeld toegang hebben tot een krachtig AI-model, maar vervolgens tegen heel andere problemen aanlopen.
Welke patiëntgegevens mag het systeem gebruiken?
Waar worden de gegevens verwerkt?
Wie controleert een AI-gegenereerd verslag?
Wat gebeurt er wanneer een model een fout maakt?
Wie is verantwoordelijk wanneer een arts een door AI gegenereerde aanbeveling overneemt?
En hoe wordt vastgesteld dat een systeem in de praktijk daadwerkelijk betere zorg oplevert?
Dat zijn geen puur technische vragen. Ze raken de manier waarop ziekenhuizen georganiseerd zijn.
De Nederlandse Innovatiemonitor laat precies dat spanningsveld zien. Zorgorganisaties investeren wel in AI, maar de randvoorwaarden voor brede en effectieve toepassing zijn nog niet overal aanwezig.
AI moet bovendien leren omgaan met een extreem ingewikkelde werkelijkheid
De gezondheidszorg is een van de moeilijkste sectoren om AI volledig te automatiseren.
Een patiënt is geen spreadsheet.
Twee mensen met dezelfde diagnose kunnen een compleet verschillende medische voorgeschiedenis hebben. Een arts moet bovendien rekening houden met symptomen, medicatie, eerdere behandelingen, leefstijl, familiegeschiedenis en omstandigheden die soms helemaal niet in een elektronisch patiëntendossier staan.
Daarom is betrouwbaarheid in de zorg veel belangrijker dan alleen een hoge score op een benchmark.
Een AI-systeem dat 95 procent van de tijd een tekst goed samenvat, kan bijzonder nuttig zijn. Maar wanneer het in de resterende gevallen belangrijke medische informatie weglaat, moet een ziekenhuis weten hoe dat wordt ontdekt.
Dat maakt menselijke controle voorlopig essentieel.
De zorg ontdekt ondertussen hoeveel tijd AI kan besparen
Dat betekent niet dat AI geen grote voordelen kan opleveren.
Philips meldde eerder dit jaar op basis van zijn Future Health Index 2026 dat zorgprofessionals aangeven dat AI hen gemiddeld het equivalent van 16 werkdagen per jaar kan besparen. De helft van de ondervraagde zorgprofessionals zei bovendien dat AI hun capaciteit om patiënten te zien heeft vergroot. Het gaat daarbij om onderzoek van Philips zelf, waardoor de resultaten niet zonder meer als een onafhankelijke meting van de hele zorgsector kunnen worden beschouwd.
Toch laat het zien waarom ziekenhuizen geïnteresseerd zijn.
Als een arts minder tijd kwijt is aan administratieve taken, ontstaat theoretisch meer ruimte voor het werk waarvoor een menselijke professional juist moeilijk te vervangen is: contact met de patiënt, klinische beoordeling en besluitvorming.
Daarmee kan AI een andere rol krijgen dan de klassieke discussie over automatisering suggereert.
Niet: AI vervangt de arts.
Maar eerder: AI probeert een deel van het werk rond de arts te versnellen.
Tegelijkertijd kan AI ook nieuwe kosten veroorzaken
De voordelen zijn echter niet automatisch gegarandeerd.
Een recent Amerikaans onderzoek van de Blue Cross Blue Shield Association laat bijvoorbeeld zien dat AI-gebruik in de zorg ook onverwachte financiële effecten kan hebben. Volgens de verzekeraars leidde het gebruik van AI-tools in hun gegevens over 2024 en 2025 tot bijna 1 miljard dollar aan extra zorguitgaven. Een deel daarvan hing samen met vaker geregistreerde secundaire diagnoses en complexere declaraties.
Dat betekent niet dat AI rechtstreeks verantwoordelijk is voor al die extra kosten. De onderzoekers signaleren vooral dat AI-systemen invloed kunnen hebben op de manier waarop zorg wordt geregistreerd en gedeclareerd.
Dat is een belangrijke waarschuwing.
Een systeem kan namelijk heel succesvol zijn in het vinden van méér informatie, maar dat betekent niet automatisch dat iedere gevonden afwijking ook tot betere patiëntenzorg leidt.
AI wordt daarmee ook een governance-vraagstuk
Nederland staat bovendien niet alleen voor technische uitdagingen.
Eerder dit jaar werd vanuit Europese beleidskringen gewezen op het ontbreken van een specifieke Nederlandse AI-strategie voor de gezondheidszorg en op juridische onzekerheid voor ziekenhuizen.
Daarmee verschuift het debat.
De eerste fase van AI in de zorg draaide vooral om de vraag wat technisch mogelijk was.
De volgende fase draait om de vraag wat organisatorisch, juridisch en medisch verantwoord is.
Dat is aanzienlijk moeilijker.
Een ziekenhuis kan immers niet zomaar dezelfde implementatiestrategie gebruiken als een marketingbedrijf. Een fout in een advertentietekst is vervelend. Een fout in medische besluitvorming kan directe gevolgen hebben voor een patiënt.
De volgende stap wordt daarom veel groter
De Nederlandse zorg lijkt een overgangsfase binnen te gaan.
AI wordt al gebruikt, maar meestal als hulpmiddel. Tegelijkertijd ontwikkelen modellen zich snel genoeg om steeds complexere taken uit te voeren.
Daarmee komt uiteindelijk de vraag op tafel of AI niet alleen individuele taken kan ondersteunen, maar complete zorgprocessen kan herontwerpen.
Denk aan systemen die patiënten vooraf analyseren, medische dossiers automatisch voorbereiden, beeldvorming combineren met laboratoriumresultaten en vervolgens een arts een gepersonaliseerd overzicht geven.
De technologie daarvoor ontwikkelt zich snel.
Maar de Nederlandse zorg moet nog bepalen hoe zulke systemen onderdeel worden van de dagelijkse praktijk.
De grootste AI-uitdaging voor ziekenhuizen is daardoor misschien niet langer het bouwen van een krachtig model.
Het is ervoor zorgen dat de hele organisatie klaar is om er verantwoord mee te werken.