AI en eerstelijnszorg: zo maken we zorg weer houdbaar

AI en eerstelijnszorg: zo maken we zorg weer houdbaar

1,1 miljard euro per jaar. Zoveel kost het productiviteitsverlies door alleen al diabetes type 2 aan de Nederlandse samenleving. En dat is nog maar één chronische aandoening. Combineer dat met een tekort aan huisartsen, vergrijzing en stijgende zorgkosten, en je voelt: dit systeem kraakt.

De reality check is pijnlijk, maar er is ook goed nieuws. Juist in de eerstelijnszorg – het fundament van ons zorgstelsel – liggen kansen om met innovatie, preventie en AI de zorg weer houdbaar te maken. Niet door harder te werken, maar door slimmer te organiseren en eerder in te grijpen.

In deze blog, onderdeel van de serie “AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg”, zoom ik in op drie dingen:

• waarom de eerstelijn dé sleutel is tot houdbare zorg;
• hoe innovatieve geneesmiddelen en medische preventie daar een rol in spelen;
• en vooral: hoe AI-toepassingen in de eerstelijn dit alles versnellen én schaalbaar maken.

1. Eerstelijnszorg als fundament – maar het fundament kraakt

De eerstelijn is waar de meeste Nederlanders hun zorg krijgen. Huisarts, praktijkondersteuner, apotheek, fysiotherapeut: hier wordt de meeste gezondheidswinst behaald. Tegelijk is dit precies de plek waar de druk het hoogst is.

Wat gaat er nu mis?

De belangrijkste knelpunten die je overal terugziet:

• Tekort aan huisartsen en POH’s – dit gaat de komende jaren niet zomaar weg.
• Zorg in silo’s – budgetten per sector, beperkte gegevensuitwisseling, versnipperde zorgpaden.
• Lange doorlooptijd naar innovatieve behandelingen – patiënten wachten onnodig lang op geneesmiddelen die verergering van ziekte kunnen remmen.

Dat alles zorgt voor:

• hogere werkdruk;
• meer doorverwijzingen naar de tweede lijn;
• onnodige ziekenhuisopnamen;
• en uiteindelijk hogere maatschappelijke kosten.

Hier komt AI om de hoek kijken. Niet als los speeltje, maar als gereedschap om de basisprocessen in de eerstelijn slimmer, voorspelbaarder en meer preventief te maken.

2. Van zorgcuratie naar preventie: eerstelijn + innovatieve geneesmiddelen + AI

De kernboodschap uit het originele artikel is scherp: tijdige inzet van innovatieve geneesmiddelen in de eerstelijn kan verergering van chronische aandoeningen beperken, ziekenhuisopnamen verminderen en mensen langer aan het werk houden. Dat is medische preventie in de praktijk.

AI maakt het mogelijk om precies die patiënten op tijd in beeld te krijgen én de juiste interventie te kiezen.

Medische preventie: wat levert het concreet op?

Neem diabetes type 2:

• De geschatte jaarlijkse kosten door lager loon en lagere arbeidsparticipatie: minstens 1,1 miljard euro.
• Het aantal ziekenhuisopnamen voor mensen met diabetes is in tien jaar tijd met ruim 34% gedaald. Dat is niet toevallig; betere behandeling en vroegere interventie spelen hier een grote rol.

Voeg je daar AI aan toe, dan kun je preventie nog scherper organiseren:

• beter inschatten wie risico loopt op complicaties;
• eerder starten met geneesmiddelen die hart-, vaat- of nierschade kunnen beperken;
• gerichter coachen op leefstijl, juist bij die patiënten waar het echt verschil maakt.

AI in de eerstelijn maakt medische preventie schaalbaar: niet één keer bij een pilotgroep, maar dagelijks in de routine van de huisartsenpraktijk.

3. Concrete AI-toepassingen in de eerstelijnszorg

AI in de Nederlandse zorg is geen toekomstmuziek meer. Zeker in de eerstelijn zijn er inmiddels toepasbare, veilige toepassingen die direct bijdragen aan houdbare zorg.

3.1. Risicopatiënten vroegtijdig signaleren

De belangrijkste bijdrage van AI aan houdbare zorg in de eerstelijn is misschien wel vroegsignalering.

Voorbeeldscenario in een huisartsenpraktijk:

• Een AI-algoritme draait ‘s nachts op de huisartsinformatiesystemen.
• Het combineert gegevens als BMI, bloeddruk, labwaarden, medicatiehistorie en consultregistraties.
• Het systeem genereert een lijst met patiënten met een verhoogd risico op hartfalen, nierschade of complicaties bij diabetes.
• De praktijkondersteuner krijgt elke week een overzicht met ‘top 20’ patiënten om actief uit te nodigen.

Dit is precies wat het artikel bedoelt met: “Als wij risicopatiënten vroegtijdig identificeren en daarmee ziekenhuisopnamen terugdringen, dan voorkomen wij belasting van ons zorgsysteem.”

Met AI maak je dat geen slogan, maar een dagelijks werkproces.

3.2. Beslisondersteuning voor de huisarts

Huisartsen hebben geen gebrek aan kennis, maar wel aan tijd. AI-gedreven beslisondersteuning kan helpen om sneller tot de juiste behandelkeuze te komen, juist bij complexe patiënten met meerdere chronische aandoeningen.

Denk aan tools die:

• op basis van actuele richtlijnen en patiëntdata voorstellen doen voor medicatie-aanpassing;
• automatisch waarschuwen bij interacties of contra-indicaties;
• laten zien welk middel het meeste effect heeft op zowel bloedsuiker, nierfunctie als cardiovasculair risico.

Belangrijk: AI vervangt de arts niet. De AI geeft opties en risicoprofielen, de huisarts besluit. Maar het versnelt het proces, voorkomt fouten en maakt het makkelijker om innovatieve geneesmiddelen tijdig in te zetten.

3.3. Slimme zorgcoördinatie en taakverlichting

Een groot deel van de werkdruk in de eerstelijn zit niet in de medische inhoud, maar in coördinatie en administratie. Ook daar kan AI veel weghalen:

• Triage-chatbots die eenvoudige vragen beantwoorden en patiënten helpen bepalen of een consult nodig is.
• Tekstanalyse om consultverslagen automatisch te structureren en coderen.
• AI-ondersteunde planning die rekening houdt met urgentie, zorgzwaarte en voorkeuren van patiënten.

Dit scheelt geen minuten, maar uren per week. En die tijd kun je weer besteden aan complexe patiënten, preventieprogramma’s en goede gesprekken.

4. Van silo’s naar samenwerking: AI vraagt om een andere manier van organiseren

In het artikel wordt terecht gewezen op een groot structureel probleem: zorg wordt gefinancierd en georganiseerd in silo’s, met systemen die niet goed met elkaar praten. Dat remt samenwerking, én het remt AI.

AI zonder data-uitwisseling werkt niet

Voor goede AI-toepassingen in de eerstelijnszorg heb je nodig:

• toegankelijke, goed gestructureerde patiëntdata;
• veilige, maar wel werkbare afspraken over gegevensdeling tussen eerstelijn, ziekenhuis, apotheek en soms gemeente;
• gezamenlijke afspraken over wie waarvoor betaalt en wie welke besparing mag boeken.

Nu zie je vaak:

• de huisarts draagt extra werk, maar de besparing valt in het ziekenhuisbudget;
• de inzet van innovatieve geneesmiddelen ligt qua kosten bij de zorgverzekeraar, terwijl de baten (minder ziekteverzuim, hogere productiviteit) vooral bij werkgevers en samenleving landen.

Wie serieus is over AI in de Nederlandse zorg, moet dus óók serieus zijn over nieuwe vormen van bekostiging en regionale samenwerking.

Hoe kun je dat praktisch aanpakken?

Een paar stappen die in de praktijk goed werken:

1. Start regionaal: bundel huisartsen, apothekers, VVT-instellingen en ziekenhuizen rond één concreet probleem (bijv. diabetescomplicaties).
2. Kies één AI-toepassing: bijvoorbeeld een vroegsignaleringstool of beslisondersteuning voor een specifieke risicogroep.
3. Maak een gezamenlijke businesscase: leg vast wie investeert, wie bespaart en hoe je die besparing herverdeelt.
4. Regel governance en ethiek: afspraken over datagebruik, transparantie van algoritmes, mens-in-the-loop.
5. Begin klein, schaal snel op: test in enkele praktijken en rol bij succes door naar de regio.

Dit is precies waar de keuze in het politieke debat over gaat: willen we investeren in preventie, innovatie en eerstelijnszorg, of schuiven we de rekening door naar de toekomst?

5. AI, eerstelijn en verkiezingen: waar moet de politiek nu voor kiezen?

Met de verkiezingen nog vers in het geheugen is de vraag actueel: waarin durft Nederland te investeren? Extra defensie-uitgaven zijn noodzakelijk, maar niet door zorg structureel weg te bezuinigen.

Als je nuchter naar de cijfers kijkt, is het logisch om wél te kiezen voor:

• structurele investeringen in preventie en eerstelijnszorg;
• versnelling van de toegang tot innovatieve geneesmiddelen in de eerste lijn;
• en een gerichte AI-strategie voor de Nederlandse zorg, met nadruk op de eerstelijn.

Niet alleen omdat het menselijker is – minder ziekte, minder druk op zorgverleners – maar ook omdat het economisch slimmer is. Minder ziekenhuisopnamen, minder uitval op de arbeidsmarkt, meer mensen die langer gezond kunnen werken.

De ingrediënten zijn er al: goede geneesmiddelen, een sterke eerstelijnstraditie, veel kennis van AI en data in Nederland en een cultuur van samenwerken. Het ontbreekt nog te vaak aan samenhangend beleid en durf om door te pakken.

6. Wat kun jij morgen al doen?

Je hoeft niet te wachten op Den Haag om te beginnen. Een paar concrete acties, afhankelijk van je rol:

Voor huisartsen en eerstelijnsorganisaties

• Breng in kaart: welke patiëntgroepen veroorzaken de meeste opnames en werkdruk?
• Verken AI-oplossingen voor vroegsignalering en beslisondersteuning rond juist die groep.
• Zoek samenwerking met regionale partners (ziekenhuis, verzekeraar, gemeente) voor een gezamenlijke pilot.

Voor zorgbestuurders en beleidsmakers

• Bouw AI-projecten in de eerstelijn standaard op mét businesscase én preventiedoelen.
• Zorg dat ICT- en datastrategie vanaf dag één wordt meegenomen.
• Koppel innovatie niet los van geneesmiddelenbeleid en preventie: het hangt allemaal samen.

Voor professionals die met AI aan de slag willen

• Begin kleinschalig: één proces, één doelgroep, één AI-tool.
• Meet niet alleen ‘technisch succes’ (nauwkeurigheid), maar ook impact op werkdruk, verwijzingen en opnames.
• Betrek gebruikers vanaf het ontwerp: huisartsen, POH’s, assistenten én patiënten.

Dit alles past naadloos in het grotere verhaal van “AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg”: AI is geen doel op zich, maar een middel om zorg menselijker, slimmer en houdbaar te houden.

Slot: Houdbare zorg begint in de eerstelijn – en AI helpt ons daar te komen

De eerstelijn is het fundament van de Nederlandse gezondheidszorg, maar dat fundament staat onder druk. Chronische aandoeningen nemen toe, personeel is schaars en de rekening loopt op. Toch is de oplossing minder ingewikkeld dan het soms lijkt.

Door medische preventie, innovatieve geneesmiddelen en AI-toepassingen in de eerstelijn slim te combineren, maken we zorg weer houdbaar. Minder complicaties, minder ziekenhuisopnamen, meer mensen die gezond kunnen blijven werken.

De vraag is niet of AI een rol gaat spelen in de eerstelijn, maar hoe snel we het verantwoord en doelgericht inzetten. Hoe eerder we kiezen voor samenwerking, slimme data-inzet en structurele preventie, hoe groter de winst – voor patiënten, zorgverleners én de samenleving.

De volgende stap ligt nu bij ons: durven we eerstelijnszorg én AI centraal te zetten in hoe we de zorg van morgen organiseren?