AI-start-up Ditto vat zorggesprekken automatisch samen. Menzis en BeterDichtbij stappen in. Wat betekent dit voor werkdruk, passende zorg en jouw organisatie?
AI in het spreekuur: van gemiste info naar helder plan
Bij poliklinische consulten blijkt zo’n 40 tot 80 procent van de mondelinge informatie niet goed te blijven hangen bij patiënten. In de Nederlandse spreekkamer hoor je dan ook vaak: “Wat zei de dokter nou precies?” Dat is geen onwil, maar een logisch gevolg van stress, emoties en tijdsdruk.
Daarom is het interessant dat zorgverzekeraar Menzis en communicatiedienst BeterDichtbij sinds kort samenwerken met de Nederlandse AI-start-up Ditto. Hun dienst neemt het gesprek tussen zorgverlener en patiënt op, vat het automatisch samen en presenteert het in begrijpelijke taal. Minder onduidelijkheid voor de patiënt, minder herhaalvragen voor de zorgverlener.
In deze blog uit de serie AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg kijk ik naar wat Ditto precies doet, waarom partijen als Menzis en BeterDichtbij hierin stappen, en – vooral – wat je hier als zorgorganisatie of eerstelijnspraktijk concreet mee kunt.
Wat doet Ditto precies?
De kern is eenvoudig: Ditto gebruikt AI om zorggesprekken om te zetten in heldere, persoonlijke samenvattingen voor patiënten.
In hoofdlijnen werkt dat zo:
- Het consult (live of digitaal) wordt – met expliciete toestemming – opgenomen.
- Spraakherkenning zet het gesprek om naar tekst.
- Een AI-model maakt hieruit een korte, gestructureerde samenvatting.
- De patiënt krijgt achteraf een overzicht in begrijpelijke taal, bijvoorbeeld met:
- de diagnose of voorlopige conclusie
- de afspraken en medicatie
- wat te doen als klachten verergeren
- de datum en reden van vervolgafspraak
De eerste ervaringen, waar ook in het Zorgvisie-artikel naar wordt verwezen, laten zien dat Ditto in een paar maanden tijd al veel gebruikers trok. Bart Voorn, mede-oprichter, noemt de interesse “positief schrikken”: zorgorganisaties hadden kennelijk gewacht op een concreet hulpmiddel dat níét weer extra administratie oplevert.
De belofte is helder: betere informatie voor patiënten, minder druk op de zorg.
Waarom juist nu? Druk op de zorg en passende zorg
De timing is geen toeval. De Nederlandse zorg kampt met een paar hardnekkige problemen:
- structureel tekort aan zorgprofessionals
- toenemende zorgvraag door vergrijzing en chronische aandoeningen
- hoge administratieve last en tijdsdruk
- focus op passende zorg: de juiste zorg, op de juiste plek, in begrijpelijke taal
Hier past een AI-toepassing als Ditto opvallend goed in.
Minder herhaalconsulten en telefoontjes
Een groot deel van de telefonische druk in huisartsenpraktijken en poliklinieken gaat over vragen als:
- “Hoe lang moest ik dat medicijn ook alweer slikken?”
- “Moest ik me zorgen maken als de pijn terugkomt?”
- “Wanneer moet ik de huisarts of SEH bellen?”
Als een patiënt een helder, persoonlijk verslag heeft van het gesprek, dalen dit soort vragen. Dat is niet alleen efficiënt, het voorkomt óók onduidelijkheid en onveilig gevoel bij patiënten.
Bijdrage aan gezondheidsvaardigheden
Nederland kent een grote groep mensen met beperkte gezondheidsvaardigheden. Voor hen zijn standaardfolders of generieke informatie op websites vaak te moeilijk of te abstract. Een samenvatting van het échte gesprek, in hun eigen woorden en context, sluit veel beter aan bij wat ze nodig hebben.
Passende zorg in de praktijk
Passende zorg betekent ook dat je zorg samen met de patiënt organiseert. Kennis van de eigen situatie is daar een voorwaarde voor. AI die het consult omzet in begrijpelijke informatie, versterkt die gezamenlijke besluitvorming.
De rol van Menzis en BeterDichtbij
Dat juist een zorgverzekeraar en een communicatiedienst hier instappen, is strategisch gezien interessant.
Menzis: investeren in minder zorgdruk
Zorgverzekeraars zoeken al jaren naar manieren om:
- onnodige zorgconsumptie te verminderen
- heropnames en complicaties te beperken
- digitale zorg en zelfmanagement te stimuleren
AI-oplossingen rond communicatie passen daar perfect bij. Als patiënten hun plan beter begrijpen, zie je vaak:
- betere therapietrouw
- minder ‘onnodige’ visites en telefoontjes
- lagere kans op misverstanden rond medicatie en controles
Voor een verzekeraar als Menzis is het dus logisch om dit soort innovaties te omarmen en – idealiter – ook in contractering en bekostiging ruimte te bieden.
BeterDichtbij: AI toevoegen waar het contact al is
BeterDichtbij is in veel regio’s al dé app voor veilige communicatie tussen patiënt en zorgverlener. Denk aan:
- een berichtje na het consult
- foto’s van wondgenezing
- korte vragen aan de poli
Door Ditto hieraan te koppelen, ontstaat een logische flow:
- Consult bij arts of verpleegkundige.
- Gesprek wordt via Ditto opgenomen en samengevat.
- Samenvatting verschijnt veilig in het BeterDichtbij-kanaal van de patiënt.
De patiënt hoeft dan geen extra app te installeren of nieuwe omgeving te leren kennen. Dat is een cruciale succesfactor voor adoptie van AI in de zorg: je voegt iets toe aan bestaande routines, in plaats van weer een nieuw systeem naast het EPD te zetten.
Hoe past Ditto in het bredere AI-landschap in de zorg?
Binnen deze blogserie kijken we naar vier grote AI-lijnen in de Nederlandse zorg:
- Diagnostische ondersteuning (bijvoorbeeld beeldanalyse, beslisondersteuning)
- Ziekenhuis- en praktijkmanagement (planning, capaciteitsmanagement)
- Gepersonaliseerde behandeling (predictiemodellen, risk scoring)
- Efficiëntie en communicatie in de zorg (zoals Ditto, Ask Aletta, spraakgestuurd rapporteren)
Ditto valt duidelijk in categorie 4: AI voor efficiëntere communicatie en documentatie. Maar het raakt ook aan de andere domeinen.
- De gegenereerde samenvattingen kunnen op termijn, mits goed ingeregeld, input leveren voor het EPD. Dat ondersteunt betere dossiervorming en mogelijk beslisondersteuning.
- Patiëntbegrip over diagnose en behandelplan beïnvloedt direct het verloop van de behandeling. Daarmee raakt Ditto indirect aan gepersonaliseerde zorg.
Een belangrijk verschil met veel andere AI-projecten: Ditto richt zich primair op de patiënt, niet op de arts. Dat maakt de meerwaarde tastbaar en menselijk: minder verwarring, meer grip.
Praktisch: wat betekent dit voor jouw zorgorganisatie?
Wie Ditto of een vergelijkbare AI-dienst overweegt, moet verder kijken dan de technologie alleen. Er zijn vijf vragen die ik in gesprekken met zorgbestuurders en CMIO’s steeds terug hoor komen.
1. Hoe regelen we privacy en toestemming?
Opnemen van consulten vraagt om strakke governance:
- expliciete toestemming per gesprek
- duidelijke uitleg wat er met de opname gebeurt
- bewaartermijnen en rechten op inzage/verwijdering
- heldere afspraken tussen zorgverlener, leverancier en eventuele partners
De praktijk wijst uit: als je transparant bent en patiëntbelang centraal stelt, zijn veel mensen juist blij dat het gesprek wordt vastgelegd.
2. Krijgt de zorgverlener controle over de output?
Zorgprofessionals willen – terecht – niet dat een AI namens hen dingen beweert die niet kloppen. Een werkbaar model is daarom:
- AI maakt automatisch een concept-samenvatting.
- Zorgverlener kan deze vóór versturen in één oogopslag checken.
- Waar nodig kan hij/zij tekst aanpassen of aanvullen.
In de praktijk lukt dat vaak in minder dan een minuut per consult, vooral als de samenvatting goed gestructureerd is (kopjes, bullets).
3. Hoe voorkom je extra werk in plaats van tijdwinst?
AI-oplossingen zijn soms ‘drie keer sneller, maar tóch meer tijd kosten’ als ze slecht zijn ingebed in het werkproces. Om dat bij Ditto te voorkomen, helpt het om:
- afspraken te maken: bij wélke consulten gebruik je het standaard (bijvoorbeeld bij nieuwe diagnosen, ingrepen, chronische zorg)?
- één duidelijke workflow te hebben (geen losse tools naast het EPD en de berichtenapp);
- goede instructie en voorbeelden te geven, zodat zorgverleners niet zelf hoeven uitzoeken hoe ze het handig inzetten.
4. Hoe meet je effect op zorgdruk en kwaliteit?
Als je deze AI inzet voor passende zorg en drukverlaging, moet je dat ook aantonen. Denk aan indicatoren zoals:
- aantal telefonische vervolgvragen per 100 consulten
- aantal ‘no shows’ of verkeerd begrepen afspraken
- patiënttevredenheid over informatievoorziening
- ervaren werkdruk bij doktersassistenten en poli-medewerkers
Zet vooraf een nulmeting neer, start met één of twee afdelingen en vergelijk na 3–6 maanden. Zonder cijfers blijft AI al snel een ‘leuk project’ in plaats van serieuze zorginnovatie.
5. Hoe betrek je patiënten en cliëntenraden?
Een slimme stap is om de patiëntenraad of cliëntenraad vroeg aan te haken:
- Laat hen meekijken naar taalniveau en opbouw van de samenvattingen.
- Vraag welke zorgen zij hebben rond opnemen van gesprekken.
- Ontwikkel samen voorbeeldteksten en uitleg voor patiënten.
Dat vergroot niet alleen draagvlak, het zorgt er ook voor dat de toepassing echt aansluit bij wat patiënten nodig hebben.
Mijn kijk: waarom dit soort AI wél kans van slagen heeft
Ik heb inmiddels aardig wat AI-projecten in de Nederlandse zorg langs zien komen. Wat mij opvalt: initiatieven die dicht op het dagelijks werk én op het patiëntenleven zitten, hebben de meeste impact.
Ditto voldoet aan een paar belangrijke voorwaarden:
- Het lost een concreet probleem op dat iedereen herkent.
- Het vraagt geen radicaal ander werkproces, maar haakt aan op bestaande consulten en communicatiekanalen.
- De winst is voelbaar voor zowel patiënt als zorgverlener.
Gaan er ook dingen mis? Uiteraard. AI-samenvattingen zijn nooit foutloos. Soms pikt het model een nuance verkeerd op, of is de toon niet helemaal wat een arts bedoelde. Maar dat is oplosbaar met goede ontwerpkeuzes: controle door de zorgverlener, duidelijke disclaimers, en blijven trainen op Nederlandse zorgcontext.
Dit soort toepassingen laat goed zien waar AI in de Nederlandse zorg de komende jaren naartoe gaat: niet alleen slimme algoritmes in de kelder van het ziekenhuis, maar hulpmiddelen ín het gesprek, in de spreekkamer, in de thuissituatie.
Wat kun je morgen al doen?
Wil je als zorgorganisatie of praktijk hierop voorsorteren, dan kun je nu al drie stappen zetten:
-
Breng je consultcommunicatie in kaart.
Waar lopen patiënten vast? Wanneer komen de meeste herhaalvragen binnen? Welke typen gesprekken zijn het meest gevoelig voor misverstanden? -
Kies één duidelijke pilot-setting.
Bijvoorbeeld:- oncologiepoli met veel slechtnieuwsgesprekken
- cardiologie of longziekten met complexe medicatie-instructies
- een grote huisartsenpraktijk met hoge telefoonbelasting
-
Maak een simpel besliskader voor AI-tools.
Welke eisen stel je op het gebied van:- privacy & security
- integratie met bestaande systemen
- controle door de zorgverlener
- meetbare impact op kwaliteit en werkdruk
Wie dat huiswerk op orde heeft, kan veel gerichter het gesprek aangaan met aanbieders als Ditto, Menzis en BeterDichtbij – en voorkomt dat AI een losse proefballon wordt.
De komende jaren gaan we in deze blogserie meer van dit soort toepassingen uitlichten: van medische zoekmachines tot spraakgestuurd rapporteren en slimme triagetools. Ditto laat nu al zien dat AI in de Nederlandse zorg niet alleen iets is voor de IC of de radiologie, maar ook voor het meest basale wat we hebben: een goed gesprek tussen zorgverlener en patiënt.