Om de AiNed-trajecten in de zorg te verbinden bracht AIC4NL op 27 oktober verschillende AiNed-trajecten samen met AI-hubs, zorgorganisaties, kennisinstellingen en bedrijven in de Malietoren in Den Haag. De programma’s leveren echte resultaten op. AIC4NL koppelt die actief aan elkaar en aan de grotere programma’s voor AI in de zorg, zodat er een lerend AI-zorgnetwerk ontstaat.
Vertegenwoordigers van de programaa´s deelden resultaten, ervaringen en inzichten en verkenden waar samenwerking en opschaling mogelijk zijn. Ook presenteerden het ministerie van VWS en zorgverzekeraars de doorbraakmiddelen om AI-toepassingen op te schalen, en de bijbehorende landelijke ondersteuningsstructuur. De bredere initiatieven AI4HEALTH en MedTech 2035 werden belicht, en er werd gekeken hoe de AiNed-trajecten daar op een logische manier mee gekoppeld kunnen worden.
Programma’s vullen elkaar aan
AiNed is het grootste AI-programma van Nederland. Het wordt gefinancierd door het Nationaal Groeifonds en gecoördineerd door AIC4NL. De onderdelen binnen het programma vullen elkaar aan. De ELSA Labs onderzoeken de ethische, juridische en maatschappelijke kant van AI, zodat duidelijk wordt onder welke randvoorwaarden een toepassing verantwoord kan worden ingezet. InnovatieLabs brengen bedrijven, kennisinstellingen en zorginstellingen samen om AI-ideeën binnen die kaders snel naar de praktijk te brengen. Learning Communities doen aan use case based learning. Wat er onderweg wordt geleerd zetten de communities om in lesmateriaal voor de hele sector. Doorbraakprojecten zoeken een doorbraak voor een specifiek knelpunt, zoals het beschikbaar maken van data voor AI. Usecases worden continue ingebracht zodat ze inspelen op actuele vragen in de zorg. Vertegenwoordigers van verschillende labs, communities en doorbraakprojecten deelden wat ze precies doen en lieten zien wat de programma’s concreet opleveren. Een kleine greep hieruit.
Nutri-Score voor AI
Neem het ELSA Lab Accountable Decision Support van de Radboud Universiteit. Projectleider Johan Kwisthout onderzoekt de besluitvorming rondom ENDORISK, een AI-model dat bij baarmoederkanker de kans op uitzaaiing naar de lymfeklieren voorspelt. Het model werkt goed en is klinisch gevalideerd, maar is nog niet op de markt, omdat de CE-markering volgens de Europese regels voor medische hulpmiddelen (MDR) een barrière is. Het lab wil hiervan leren hoe wetgeving in de praktijk invulling moet krijgen. Op de lange termijn wil Kwisthout toe naar een soort Nutri-Score voor AI, die producten vergelijkt op criteria als controleerbaarheid en wettelijke vereisten. “Het zou mooi zijn als je als ziekenhuis kunt zeggen: wij vinden zorgvuldig omgaan met AI belangrijk, wij kopen alleen producten in met een minimale score.”
Dynamic consent
Het InnovatieLsab PROSPER werkt aan verantwoord datagebruik voor AI. Het bedrijf Quantitas Solutions bouwt daarvoor een dynamic consent-module, waarmee patiënten per soort data en per doel bepalen wat er met hun data mag gebeuren. CEO Lucas Zielstra legde uit waarom dat nodig is. Eenmalige toestemming dekt de lading niet genoeg. “Gebruik van data in de zorg is te breed. Je weet vooraf niet voor welke nieuwe doeleinden je precies die data voor nodig hebt.” De ziekenhuizen in het consortium toetsen de module, en vanaf 2027 draait hij in twaalf ziekenhuizen. Na een zogeheten sprintweek in september staat de volgende van 7 tot en met 11 juni 2027 gepland. Wil je je hierbij aansluiten? Laat het weten via hello@prosperlabs.ai.
Hoe werkt een taalmodel precies?
Bij de Learning Community CARAI (Care for AI Readiness) in Limburg volgt een vijftigtal zorgprofessionals tien weken lang lessen over een technologie, waarna ze met studenten en ICT-bedrijven aan de slag gaan. Marcel Schmitz van CARAI vertelde over de use case die momenteel draait, over generatieve AI en taalmodellen (LLM’s) in de zorgpraktijk. Zorgprofessionals kijken onder de motorkap van zo’n model en leren wanneer ze het wel en wanneer ze het niet inzetten. In een tweede fase van tien weken zoeken ze uit hoe het op de eigen werkvloer kan werken en waar de drempels liggen. “Waar zitten de drempels? Wat moeten we doen? Wat kunnen we ontwikkelen om dat makkelijker te maken?” De antwoorden worden vervolgens verwerkt tot leermodules die breed in de sector gedeeld worden.
Doorbraakmiddelen om te schalen
Om dit soort initiatieven te schalen stelt het ministerie van VWS zogenaamde Doorbraakmiddelen beschikbaar. En dat is niet voor niets. De zorg staat onder druk door onder meer vergrijzing en personeelstekorten. Het Aanvullend Zorg- en Welzijnsakkoord (AZWA) moet ervoor zorgen dat de zorg toegankelijk en betaalbaar blijft. AI is daarbij een van de oplossingen om arbeid te besparen. Voor 2027 tot en met 2029 is daarvoor € 800 miljoen beschikbaar voor arbeidsbesparende innovaties. Het programma richt zich op gebieden waar de grootste opbrengst verwacht wordt.
Voor AI gaat het specifiek om spraakgestuurd rapporteren en om capaciteitsplanning. Het gaat erom bewezen AI-toepassingen een impuls te geven. Arnoud Hartog, programmamanager van VWS, lichtte tijdens de middag toe wat dit betekent voor AI in de zorg. “Het programma is vooral op gericht om schaalgrootte te creëren. Hiermee gaat er echt een impuls komen voor de inzet van AI in de zorg.”
Zorgorganisaties kunnen van 1 tot en met 31 januari 2027 subsidie aanvragen om AI-toepassingen breder in te zetten. De modelplannen en spelregels staan op zorgakkoorden.nl, en het programmaplan Realisatie AI in de zorg beschrijft de ondersteuning.
Innoveren met AI is een bredere beweging
Om de AiNed-trajecten echt te laten slagen is het zaak om bij bredere initiatieven aan te sluiten en van AI in de zorg één breed lerend netwerk te maken. Zo wil PROSPER met de dynamic consent-module geen zoveelste data-eilandje worden en sluit daarom aan op bestaande nationale initiatieven, zoals Mitz, de landelijke toestemmingsvoorziening. Zo houden patiënten één overzicht van hun keuzes, voor de zorg zelf én voor onderzoek en AI. Op de bijeenkomst maakten vertegenwoordigers van Mitz, VWS, Zorgverzekeraars Nederland (ZN), Health-RI en PROSPER, onder begeleiding van AIC4NL, concrete afspraken over een nauwe samenwerking in het kader van het landelijke lerende AI-zorgnetwerk.
Een verbindend initiatief op landelijke schaal is AI4HEALTH. Het koppelt onderzoekers, zorgpartijen, bedrijven en overheid in een tienjarig programma voor AI in de zorg, onder leiding van Carl Moons (UMC Utrecht). AIC4NL is een van de meer dan 35 partners, het budget bedraagt € 112,6 miljoen.
Een dag voor de bijeenkomst werd bekend dat er € 110 miljoen extra beschikbaar komt voor de beleidsagenda MedTech 2035, dat de ambitie heeft om van Nederland de sterkste medische technologiesector van Europa te worden.
De middag sloot af met de vraag hoe AI voor zorg en gezondheid daarin past, met als voorstel een extra speerinitiatief. Daarvoor is landelijke coördinatie nodig, om bestaande programma’s als het AZWA en Realisatie AI in de zorg te verbinden met financiering en met de opschaling in de zorgsector.
