Waarom landelijke LOINC essentieel is voor slimme zorg

Eén getal zegt genoeg: in een gemiddeld ziekenhuis draaien duizenden verschillende labcodes naast elkaar. Soms zelfs voor exact dezelfde bloedtest. Voor mensen is dat nog te interpreteren, maar voor AI, besluitondersteuning en landelijke data-uitwisseling is dit funest.

LOINC biedt hier een concrete uitweg uit. En met het traject richting landelijke toepassing van LOINC in Nederland wordt die uitweg eindelijk serieus ingericht.

Dit verhaal is relevant als je werkt met zorg-ICT, laboratoriumsystemen, data-analyse in de zorg of AI-oplossingen. Want zonder landelijke, consistente codering van metingen en observaties blijft elke slimme toepassing hangen in maatwerk en work‑arounds.

In dit artikel kijk ik naar wat LOINC in de praktijk betekent, hoe het traject van Nictiz is opgebouwd, wat het vraagt van zorgorganisaties en leveranciers, en vooral: hoe je je nu al kunt voorbereiden.

---

Wat is de échte waarde van LOINC voor de Nederlandse zorg?

De kern: LOINC maakt meet- en observatiegegevens betekenisvol uitwisselbaar, ongeacht systeem, leverancier of regio. Het gaat niet om codes om de codes, maar om betrouwbare, herbruikbare zorgdata.

Concreet betekent landelijke toepassing van LOINC in Nederland dat:

• labuitslagen overal op dezelfde manier gecodeerd zijn;
• thuismeten en wearables eenvoudiger aansluiten op zorgsystemen;
• kwaliteitsregistraties en onderzoek minder handmatig werk vragen;
• AI- en beslisondersteuningstools een stabiele datalaag krijgen.

Zonder LOINC moeten algoritmen en koppelingen per organisatie opnieuw worden ‘getraind’ op lokale coderingen. Met LOINC ontstaat een gestandaardiseerde taal voor metingen en observaties, die past bij andere standaarden zoals SNOMED CT, FHIR en zibs.

LOINC is de grammatica die nodig is om metingen, AI en zorgprocessen met elkaar te laten praten.

In een tijd waarin Wegiz, EHDS en regionale samenwerking steeds meer druk leggen op databeschikbaarheid, is landelijke LOINC‑adoptie geen technisch hobbyproject, maar een randvoorwaarde.

---

Het landelijke LOINC-traject: van techniek naar praktijk

Nictiz werkt aan een landelijk implementatieadvies voor LOINC. Dat is niet de eerste stap; in 2024 is al een expertadvies verschenen dat vooral keek naar de technische implementeerbaarheid.

Nu verschuift de focus richting praktische en beleidsmatige inbedding in het Nederlandse zorginformatielandschap.

Drie belangrijke verbredingen in dit nieuwe traject

1. Breder dan alleen techniek
   Er wordt gekeken naar governance, financiering, beheer, migratiestrategieën en impact op werkprocessen. Dus: niet alleen "kan het", maar ook "wie doet wat, wanneer en met welk mandaat?".

2. Aansluiting op andere standaarden
   LOINC staat niet los van bestaande bouwblokken:

   • SNOMED voor klinische begrippen;
   • FHIR als uitwisselstandaard;
   • zibs als informatiemodellen.

   Het implementatieadvies moet laten zien hoe LOINC logisch past in het zorginformatiestelsel, zodat je niet drie keer hetzelfde probleem oplost.

3. Samenhang met wet- en regelgeving
   Europese ontwikkelingen zoals de European Health Data Space (EHDS) en nationale verplichtingen vanuit Wegiz sturen steeds meer op structurele databeschikbaarheid. LOINC kan daarin een belangrijke rol spelen, maar dan moet wel duidelijk zijn waar, wanneer en hoe.

Globale planning

Nictiz heeft de planning in grote lijnen al neergezet:

• Zomer 2025 – Start project en voorbereidingen.
• Najaar 2025 – Gesprekken met stakeholders, kansen en randvoorwaarden ophalen.
• Eerste kwartaal 2026 – Publieke consultatie op het conceptadvies (versie 0.9).
• Voorjaar 2026 – Publicatie van het definitieve implementatieadvies.

Reëel beeld: vanaf 2026 kun je een duidelijker landelijk kader en richting verwachten. Wachten tot dan is alleen geen goed idee.

---

Wat betekent landelijke LOINC voor jouw organisatie?

Of je nu in een ziekenhuis, laboratorium, eerstelijnszorgorganisatie of bij een leverancier werkt: landelijke toepassing van LOINC gaat je raken. De vraag is niet óf, maar wanneer en hoe slim je daarop anticipeert.

Voor ziekenhuizen en UMC’s

Ziekenhuizen hebben vaak een complex landschap met:

• meerdere LIS-, EPD- en dataplatformen;
• historische lokale codes voor lab, vitale functies, point-of-care metingen;
• talloze koppelingen naar registraties, ketenpartners en research.

LOINC biedt hier structuur, maar de migratie vraagt serieuze keuzes:

• Ga je one‑time mapping doen van lokale codes naar LOINC, of stap je over op native LOINC-registratie?
• Hoe ga je om met historische data? Converteren, mappen bij uitlevering, of alleen voor nieuwe gegevens LOINC gebruiken?
• Hoe borg je dat nieuwe testen direct een LOINC-code krijgen, inclusief beheerproces?

Organisaties die nu al investeren in terminologiebeheer en datagovernance gaan een voorsprong krijgen.

Voor laboratoria

Voor labs is LOINC zowel een kans als een uitdaging.

Kansen:

• efficiëntere uitwisseling met huisartsen, ziekenhuizen en regionale samenwerkingen;
• minder maatwerk in berichten en mappings per afnemer;
• betere basis voor AI op labdata (bijvoorbeeld voor voorspellende modellen).

Uitdagingen:

• mapping van bestaande labcodes naar LOINC is nauwkeurig werk;
• sommige testen hebben meerdere LOINC‑varianten, afhankelijk van methode of materiaal;
• beheer is geen eenmalig project, maar een doorlopend proces.

Mijn ervaring is: labs die een dedicated terminologie- of datamanager neerzetten, halen hier veel meer rendement uit dan organisaties die dit "erbij" laten doen.

Voor leveranciers van EPD, LIS, PGO en AI-oplossingen

Leveranciers krijgen een sleutelrol. Landelijke LOINC-adoptie lukt alleen als systemen:

• LOINC kunnen opslaan, tonen en uitwisselen;
• beheerfuncties bieden voor mappings en updates;
• LOINC logisch combineren met SNOMED, zibs en FHIR-profielen.

Voor AI-leveranciers en data-analytics partijen is dit hét moment om oplossingen LOINC-ready te maken. Hoe minder je afhankelijk bent van lokale codes, hoe schaalbaarder je product wordt.

---

LOINC en AI in de zorg: van hype naar bruikbare praktijk

Voor de campagne AI voor Nederlandse Zorg is LOINC bijna saai – maar precies dát maakt het zo belangrijk. AI-modellen hebben schoon, consistent en semantisch rijk gestructureerde data nodig. LOINC levert dat voor metingen en observaties.

Waarom AI zonder LOINC stroef blijft

Zonder LOINC loop je in de praktijk tegen drie vaste problemen aan:

1. Dataverschillen per organisatie
   Een Hb-waarde heet in het ene ziekenhuis ‘HB_BLD’, in het andere ‘HBA1’, en ergens anders ‘Hemoglobine’. Voor mensen herkenbaar, voor een algoritme niet.

2. Geen schaalbare modelontwikkeling
   Een AI‑model dat is getraind op lokale codes is lastig overdraagbaar naar andere instellingen. Alles moet worden omgebouwd of opnieuw getraind.

3. Moeizame validatie en explainability
   Als je niet precies weet welke meting of methode achter een code zit, wordt uitleggen waarom een model iets voorspelt erg lastig.

Met LOINC kun je veel van deze problemen ondervangen. Eén LOINC-code representeert een duidelijk omschreven observatie: inclusief analysemateriaal, eenheid, meetmethode en context.

Voorbeelden van AI-toepassingen die profiteren van LOINC

• Sepsis-detectie op basis van labwaarden en vitale functies over verschillende ziekenhuizen heen.
• Predictiemodellen voor heropnames waarin labwaarden, nierfunctie en inflammatieparameters worden gecombineerd.
• Populatie-analyses voor uitkomstgerichte zorg, waarbij uit meerdere instellingen data wordt samengevoegd.

Zonder een uniforme codeertaal zoals LOINC worden dit soort toepassingen vooral dure maatwerktrajecten. Met LOINC wordt hergebruik en opschaling een stuk realistischer.

---

Hoe kun je je nu al voorbereiden op landelijke LOINC-toepassing?

Je hoeft niet te wachten tot het formele implementatieadvies in 2026. Integendeel: organisaties die nu beginnen, zitten straks niet in de krampstand.

1. Breng je huidige situatie in kaart

Start met een nuchtere nulmeting:

• Welke systemen registreren metingen en observaties (LIS, EPD, devices, apps)?
• Welke codestelsels gebruik je nu (lokaal, NHG‑tabel, LOINC, SNOMED)?
• Waar heb je al mappings naar LOINC, en hoe zijn die beheerd?

Een simpele inventarisatie in Excel of een terminologiebeheertool levert vaak al scherpe inzichten op.

2. Richt terminologiebeheer in

LOINC implementeren zonder terminologiebeheer is vragen om problemen. Denk aan:

• een vast aanspreekpunt of klein team voor codes en mappings;
• duidelijke werkwijze: wie vraagt nieuwe codes aan, wie beoordeelt, wie publiceert?;
• versiebeheer en changelog, zodat iedereen weet wat wanneer gewijzigd is.

Dit is ook nodig voor andere standaarden (SNOMED, ICD, NHG‑codes), dus de investering betaalt zich breder uit.

3. Werk samen met je leveranciers

Ga in gesprek met je EPD-, LIS- en dataplatformleveranciers:

• Ondersteunen ze LOINC al volledig? Op welke manier?
• Kunnen ze helpen bij migratie en mapping?
• Hoe ziet hun roadmap eruit richting 2026 en verder?

Leveranciers die LOINC en andere terminologiestelsels serieus oppakken, maken je leven de komende jaren veel makkelijker.

4. Koppel LOINC aan je AI- en datavisie

Als je organisatie strategische plannen heeft voor AI en data-gedreven zorg, hoort LOINC daar expliciet in thuis:

• benoem LOINC als bouwsteen voor databeschikbaarheid;
• leg relaties met projecten rond Wegiz, uitkomstregistraties en onderzoek;
• zorg dat governance rond data én terminologie bij elkaar komen.

Ik heb gemerkt dat bestuurders sneller ‘aan’ gaan op AI en uitkomstgerichte zorg dan op terminologie. Koppel LOINC dus aan die ambities, niet andersom.

---

Meedenken over landelijke LOINC: waarom dat nu loont

Nictiz geeft aan dat in het eerste kwartaal van 2026 een publieke consultatie volgt op het concept-implementatieadvies. Dat is hét moment om te zorgen dat het advies niet alleen theoretisch klopt, maar ook praktisch werkbaar is.

Vooral de volgende partijen zouden zich moeten laten horen:

• laboratoria (klinisch chemie, microbiologie, pathologie);
• ziekenhuizen en UMC’s (CIO, CMIO, hoofd laboratorium, datamanagers);
• eerstelijnsorganisaties en regionale samenwerkingsverbanden;
• leveranciers van EPD’s, LIS, PGO’s en AI‑oplossingen;
• beroeps- en brancheorganisaties.

Hoe eerder je aangeeft waar de knelpunten, randvoorwaarden en kansen liggen, hoe groter de kans dat het definitieve advies aansluit op de dagelijkse praktijk.

---

Conclusie: LOINC als stille motor van slimme, betrouwbare zorgdata

LOINC klinkt misschien technisch, maar het raakt direct aan de grote thema’s van dit moment: AI in de zorg, databeschikbaarheid, Wegiz en uitkomstgerichte zorg. Landelijke toepassing van LOINC in Nederland is geen luxe, maar een logische volgende stap.

De essentie:

• LOINC maakt metingen en observaties eenduidig en herbruikbaar.
• Het traject van Nictiz richting een landelijk implementatieadvies loopt tot voorjaar 2026.
• Organisaties die nu al werken aan inventarisatie, terminologiebeheer en leveranciersafspraken, staan straks vooraan.

Als je serieus werk wilt maken van AI in de zorg, voorspellende modellen, onderzoek en goede uitwisseling tussen zorgverleners, hoort LOINC gewoon op je agenda. Niet ergens onderaan in de technische bijlage, maar in de kern van je datastrategie.

De vraag is dus minder of LOINC eraan komt, en meer: hoe zorg jij dat jouw organisatie klaar is als landelijke LOINC werkelijkheid wordt?