In gesprek met Eva de Bres-Riemslag: AI in de zorg

Eva de Bres-Riemslag is sinds dit jaar lid van de Zorgambassade Acceleratieraad en werkt op het snijvlak van zorg, beleid en innovatie. Ze is binnen Noordwest Ziekenhuisgroep nauw betrokken bij de implementatie van AI en vanuit haar achtergrond in consultancy en ziekenhuisfinanciering houdt zij zich bezig met hoe technologische ontwikkelingen daadwerkelijk landen in de praktijk.

Omdat “Impact met AI: verantwoord opschalen” het thema is van Zorgambassade editie 2026, vroegen we haar naar haar ervaringen met AI in de zorg en welke obstakels overwonnen moeten worden om deze technologie duurzaam te implementeren.

Wat waren voor jou de eerste momenten waarop je zag dat AI echt impact kon hebben in de zorg?

Die interesse is eigenlijk al vrij vroeg ontstaan. In de consultancy was ik al veel bezig met data-analyse en fact-based werken, dus die basis was er. Maar het moment waarop AI voor mij echt tot leven kwam, was toen ik in het ziekenhuis werkte en de eerste toepassingen zag.

Een voorbeeld dat me altijd is bijgebleven, is een presentatie over beeldherkenning bij melanomen huidkanker (Skinvision). Daar zag je dat een algoritme in een paar jaar tijd een nauwkeurigheid bereikte die hoger lag dan die van een huisarts, en soms zelfs hoger lag dan die van een dermatoloog . Dat vond ik echt mindblowing. Het liet zien dat je met data en technologie de zorg daadwerkelijk kunt ondersteunen en verbeteren.

Dat gaf ook een soort toekomstbeeld: dat je niet per se afhankelijk bent van één individuele arts, maar dat je wereldwijd kennis kunt ontwikkelen die overal toepasbaar is.

Hoe kijk je naar de rol van AI in de zorg: ondersteuning of vervanging?

Ik zie AI op dit moment vooral als ondersteuning. We hebben inmiddels veel geëxperimenteerd en dan merk je ook dat het spannend blijft. Technologie is soms een black box en je moet altijd kritisch blijven: klopt het wat eruit komt, zit er geen bias in?

Daarom denk ik dat we voorlopig echt die ‘human in the loop’ nodig hebben. De zorgprofessional blijft essentieel in het beoordelen en interpreteren van uitkomsten.

Tegelijkertijd kan ik me wel voorstellen dat we naar een situatie toe gaan waarin we als patient juist willen dat AI heeft meegekeken. Niet in plaats van de arts, maar als extra zekerheid. Dat zou best een volgende stap kunnen zijn.

Waar zie je dat AI nu al daadwerkelijk waarde toevoegt in de praktijk?

Binnen de radiologie zien we al toepassingen die echt waarde toevoegen en ook breed gedragen worden. Bijvoorbeeld bij het detecteren van afwijkingen in de longen. Daar helpt AI om sneller en nauwkeuriger signalen te herkennen en ook om te voorspellen hoe iets zich ontwikkelt.

Radiologen geven zelf aan dat ze er inmiddels afhankelijk van zijn geworden. Als je dat soort toepassingen uitzet, ontstaat er direct meer werkdruk en minder efficiëntie.

Daarnaast zijn er toepassingen die helpen in de processen, zoals op de spoedeisende hulp. Daar kan AI ondersteunen bij het snel beoordelen van scans, zodat patiënten sneller weten waar ze aan toe zijn en eventueel eerder naar huis kunnen.

En we zien natuurlijk de opkomst van generatieve AI en speech-to-text. Die toepassingen helpen vooral bij het verlagen van administratielast. Dat lijkt misschien klein, maar kan in de praktijk echt verschil maken.

Wat zijn volgens jou de grootste knelpunten bij het opschalen van AI in de zorg?

Een van de grootste uitdagingen zit in de kosten. Veel AI-oplossingen zijn relatief duur, terwijl de opbrengsten vaak verspreid zijn over de organisatie. Je bespaart niet direct één functie, maar maakt het werk voor veel mensen een beetje efficiënter. Dat is lastig om te vertalen naar een duidelijke businesscase.

Daarnaast speelt standaardisatie een grote rol. Op dit moment zijn veel organisaties zelf aan het uitzoeken welke oplossingen werken en hoe ze die moeten implementeren. Het zou enorm helpen als er sectorbreed meer duidelijkheid komt over wat werkt en er standaarden worden uitgewerkt welke oplossingen je zou moeten willen implementeren.

Ook verandering zelf blijft een uitdaging. Mensen hebben hun eigen manier van werken en moeten wennen aan nieuwe technologie. Dat vraagt tijd, begeleiding en soms ook duidelijke keuzes binnen teams.

Wat maakt AI anders dan eerdere innovaties in de zorg?

Wat hier anders is, is de snelheid en toegankelijkheid. Met generatieve AI kan eigenlijk iedereen direct zelf aan de slag. Dat zorgt voor veel enthousiasme, maar ook voor risico’s.

We hebben bijvoorbeeld gezien dat mensen zelf tools gingen gebruiken zonder goed na te denken over privacy of veiligheid. Dan moet je als organisatie ingrijpen, maar tegelijkertijd wil je het enthousiasme niet afremmen.

Het is dus zoeken naar balans: ruimte geven om te experimenteren, maar wel binnen duidelijke kaders. Als je alleen maar ‘nee’ zegt, verlies je de mensen die juist willen vernieuwen.

Hoe pakken jullie dat bij Noordwest Ziekenhuisgroep in de praktijk aan?

We hebben een AI-proeftuin ingericht waarin we drie dingen combineren: beleid & bewustwording, het verkennen van de markt en kiezen welke oplossingen we ziekenhuisbreed willen testen en het ondersteunen van afdelingen die met AI aan de slag willen.

Een belangrijk uitgangspunt daarbij is dat we altijd beginnen bij het probleem, niet bij de oplossing. Veel teams komen met een tool, maar nog niet met de vraag wat ze precies willen oplossen. Door dat eerst scherp te krijgen, maak je betere keuzes.

Daarnaast proberen we altijd te kijken: wat kan er wél? Soms zijn er technische of organisatorische belemmeringen, maar door creatief te zijn kun je vaak toch beginnen. Bijvoorbeeld door kleinschalig te testen, ook als nog niet alles perfect is ingericht.

Hoe zie jij de rol van AI in de zorg zich ontwikkelen in de komende jaren?

Ik hoop dat we in de komende drie tot vijf jaar meer standaardisatie gaan zien. Dat we als sector bepalen: dit zijn toepassingen die je gewoon moet hebben, en dat we daar gezamenlijke afspraken over maken.

Daarnaast verwacht ik dat een aantal toepassingen echt standaard wordt, zoals speech-to-text in de spreekkamer, AI-ondersteuning bij administratieve taken en chatbots voor patiënten.

Voor andere toepassingen, zoals voorspelmodellen, verwacht ik dat het langer duurt voordat die breed inzetbaar zijn. Daar zit veel potentie, maar ook nog veel variatie tussen organisaties.

Tot slot: wat wil je de Zorgambassadeurs van 2026 meegeven?

Ik ben onder de indruk van het niveau en de energie van de groep. Je merkt dat het mensen zijn met ervaring, die snel de diepte in gaan. Tegelijkertijd zag ik ook dat het nog zoeken is naar waar je écht impact maakt.

Mijn advies zou zijn: kies focus en denk goed na over opschaling. Hoe zorg je dat wat je ontwikkelt niet alleen lokaal werkt, maar breder toepasbaar is? Is er een onderwerp waarbij jullie juist de sector kunnen helpen standaarden neer te zetten? En als er iets is wat echt gaat helpen, dan is het ondersteuning in adoptie. Bijvoorbeeld interactieve (AI) tools die zorgprofessionals helpen om AI daadwerkelijk te gebruiken in hun dagelijks werk. Daar ligt een enorme kans om het verschil te maken.