{"id":12827,"date":"2026-03-07T07:15:18","date_gmt":"2026-03-07T06:15:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.forbes.be\/nl\/?p=12827"},"modified":"2026-03-05T15:01:26","modified_gmt":"2026-03-05T14:01:26","slug":"ai-de-motor-van-medische-transformatie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.forbes.be\/nl\/ai-de-motor-van-medische-transformatie\/","title":{"rendered":"AI, de motor van medische transformatie"},"content":{"rendered":"

Artifici\u00eble intelligentie <\/span>neemt een spectaculaire vlucht in ons leven, en in navolging ook in de gezondheidszorg. Wat ooit nog toekomstmuziek was, is vandaag al realiteit in <\/span>ziekenhuizen<\/span>, huisartsenpraktijken en thuiszorg. AI wordt ingezet om de <\/span>effici\u00ebntie<\/span> te verhogen, administratieve lasten te verlichten en de <\/span>kwaliteit<\/span> van zorg te verbeteren. \u201cDe toegevoegde waarde en voorspellende kracht van <\/span>AI-systemen<\/span> kan groot zijn.\u201d<\/span><\/strong><\/p>\n

De Belgische gezondheidszorg staat aan het begin van een transformatie dankzij data analyse en\u00a0kunstmatige intelligentie (AI). Prof. dr. Maarten De Vos\u00a0is hoogleraar aan de faculteiten Ingenieurswetenschappen en Geneeskunde van KU Leuven. Hij richt zich op het verbeteren van data science-benaderingen voor verschillende toepassingen in de gezondheidszorg. Zijn AI-oplossingen worden gebruikt op verschillende ziekenhuisafdelingen, vari\u00ebrend van neonatologie tot ouderenzorg. Hij ziet AI niet als \u00e9\u00e9n monolithisch systeem maar als een brede term die heel veel verschillende domeinen kan omvatten en ook heel andere gezichten kan hebben in verschillende toepassingen: \u201cHet is belangrijk om niet te spreken over AI als \u00e9\u00e9n geheel, maar per domein te bekijken waar we staan.<\/i>\u201d<\/p>\n

AI in de ziekenhuispraktijk<\/span><\/h2>\n

Volgens De Vos zijn toepassingen van AI vooral ver gevorderd bij workflow optimisation in de medische beeldvorming en pathologie. \u201cDaar gebruiken we AI bijvoorbeeld om gedigitaliseerde pathologische preparaten te analyseren die vroeger enkel manueel werden bekeken via een microscoop. AI automatiseert repetitieve, tijdrovende taken zoals het controleren van data in pathologie of spirometrie: dat levert enorme tijdwinst op en zorgt voor een objectievere beoordeling<\/i>.\u201d Toch benadrukt hij dat AI enkel ondersteunt: \u201cDe uiteindelijke beslissingen blijven bij de mens. AI helpt vooral sneller om tot nieuwe inzichten te komen, of heeft geen last van de inter-rater variabiliteit (<\/i>verschil in resultaat tussen verschillende mensen). Samen zijn menselijke expertise en AI sterker dan elk afzonderlijk.<\/i>\u201d<\/span><\/p>\n

\n

\u201cSamen zijn menselijke <\/i><\/span>expertise<\/i><\/span> en <\/i><\/span>AI<\/i><\/span> sterker dan elk <\/i><\/span>afzonderlijk<\/i><\/span>\u201d<\/i><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Olivier Vanovermeire, voorzitter van de medische raad en radioloog bij AZ Groeninge en tevens chief medical officer bij technologiebedrijf Barco, bevestigt die evolutie: \u201cAI werd lang gezien als een bedreiging, men voorspelde zelfs dat radiologen overbodig zouden worden. Het tegendeel is waar: AI is een hulpmiddel dat diagnoses verbetert, maar radiologen blijven essentieel in het beslissingsproces<\/i>.\u201d Dat AI vooral in de radiologie zo\u2019n opgang heeft gemaakt is te wijten aan de vergevorderde internationale standaardisering in medische beeldvorming. \u201cVan de zowat 1.000 door de FDA goedgekeurde AI-softwarepakketten in de gezondheidszorg is twee derde ontwikkeld voor radiologie<\/i>\u201d, merkt Vanovermeire op. \u201cVeel software gebruiken we al sinds 2010. Dat was destijds helemaal nog niet zo goed of performant, maar dat was toen al eigenlijk de voorloper van wat we nu AI noemen<\/i>.\u201d Volgens Vanovermeire loopt Europa niet altijd voorop, maar \u201cwe doen zeker mee.<\/i>\u201d Vanovermeire: \u201cAI betekent dat spoedfoto\u2019s eerst gescreend worden door een algoritme, ideaal voor assistenten. Maar de radioloog blijft \u2013 voorlopig? \u2013 eindverantwoordelijk, vooral wanneer de AI negatief voorspelt en een pati\u00ebnt veilig naar huis stuurt.<\/i>\u201d<\/span><\/p>\n

AI-innovatie in eerste lijn en farmacie<\/span><\/h2>\n

De Vos: \u201cAI beperkt zich niet tot het ziekenhuis. We werken met wearables die hersenactiviteit, hartslag of andere parameters meten bij pati\u00ebnten thuis. Zo vermijden we ziekenhuisopnames en verkrijgen we realistische data.<\/i>\u201d AI ontlast zorgverleners door grote hoeveelheden data te verwerken en afwijkingen te signaleren: \u201cDit is de stap richting gepersonaliseerde zorg, waarbij behandelingen echt op maat van de pati\u00ebnt worden aangepast<\/i>.\u201d<\/span><\/p>\n

Vanovermeire ziet draagbare monitors (\u2018wearables\u2019) ook buiten de radiologie in opkomst, maar waarschuwt: \u201cEr zijn organisatorische en financi\u00eble uitdagingen, zoals wie alarmen opvolgt en hoe de financiering geregeld wordt. Hier ligt een rol voor een supermonitor of gespecialiseerde verpleegkundige.<\/i>\u201d<\/span><\/p>\n

AI wordt in de eerste lijn dan weer ingezet, onder meer bij huisartsen om respiratoire aandoeningen te screenen. \u201cBij spirometrietesten kan AI zeldzame longziekten sneller opsporen, zodat pati\u00ebnten tijdig doorverwezen worden<\/i>\u201d, aldus De Vos.<\/span><\/p>\n