Hoogcomplexe oncologische en vaatchirurgische zorg wordt geconcentreerd. Zo helpt AI om die verschuiving veilig, efficiƫnt en patiƫntvriendelijk te organiseren.
Hoogcomplexe zorg schuift, maar de patiƫnt mag niet verdwalen
Vanaf 2025 worden in Nederland steeds meer hoogcomplexe oncologische en vaatchirurgische behandelingen geconcentreerd in een beperkt aantal ziekenhuizen. Minder locaties, hogere volumes per centrum, meer ervaring per team. Kwalitatief is dat logisch, maar voor patiƫnten en zorgverleners voelt het vaak als een aardverschuiving.
De realiteit? Ziekenhuiszorg verschuift, ketens worden opnieuw ingericht en de druk op regionale samenwerking loopt op. Tegelijkertijd staat de zorg al onder spanning door personeelstekorten, vergrijzing en krappe budgetten. Juist in deze context biedt kunstmatige intelligentie (AI) in de ziekenhuiszorg kansen om de concentratie van zorg beheersbaar Ʃn patiƫntvriendelijk te maken.
In deze blog kijk ik naar wat de concentratie van hoogcomplexe ziekenhuiszorg betekent voor de praktijk, en vooral: hoe AI kan helpen om kwaliteit, toegankelijkheid en efficiƫntie in balans te houden.
Waarom hoogcomplexe ziekenhuiszorg wordt geconcentreerd
De kern is helder: hoogcomplexe zorg wordt geconcentreerd om de kwaliteit en veiligheid te verhogen.
Drie hoofredenen voor concentratie
-
Volume = ervaring = betere uitkomsten
Voor complexe oncologische chirurgie en vaatchirurgie zien we al jaren dezelfde curve: hoe vaker een team een bepaalde ingreep doet, hoe lager de sterfte, hoe minder complicaties en hoe korter de opnameduur. Daarom worden voor specifieke kankersoorten en complexe vaatingrepen minimumnormen voor volume gesteld. -
Niet elk ziekenhuis kan alles blijven doen
Hoogcomplexe zorg vraagt om:- gespecialiseerde teams (chirurgen, anesthesiologen, intensivisten)
- 24/7 beschikbare IC-capaciteit
- geavanceerde beeldvorming en OK-faciliteiten
- uitgebreide nazorg en multidisciplinaire overleggen
Dit is simpelweg niet rendabel ā of zelfs niet veilig ā om op elke locatie aan te bieden.
-
Zorginstituut Nederland en beroepsgroepen sturen actief op concentratie
Beroepsverenigingen, het Zorginstituut en de Inspectie kijken kritisch mee: waar is de uitkomst beter als we centraliseren? Dit leidde onder andere tot afspraken over de concentratie van vijf grote oncologische aandoeningen en diverse vormen van complexe vaatchirurgie.
Wat betekent dat concreet in de regio?
Concentratie brengt schuivende panelen met zich mee:
- Patiƫnten gaan voor hun operatie naar een ander (vaak verder weg gelegen) ziekenhuis.
- Een deel van de diagnostiek en nazorg blijft in het eigen, regionale ziekenhuis.
- Ambulancezorg en acute zorgketens moeten hun spreekwoordelijke ākaartā opnieuw tekenen.
- Ziekenhuizen die zorg verliezen, moeten capaciteit en personeel anders inzetten.
Dit alles vraagt om regie, data en goede besluitvorming. En precies daar begint AI in de Nederlandse ziekenhuiszorg interessant te worden.
Waar AI onmisbaar wordt bij geconcentreerde ziekenhuiszorg
AI lost de discussies over politieke keuzes of regiobeleid niet op. Maar AI kan wel het verschil maken in hoe soepel en veilig de concentratie in de praktijk verloopt.
1. Slimme verwijzing en triage over ziekenhuismuren heen
Het grootste risico van concentratie is dat patiĆ«nten tussen wal en schip vallen. Te late verwijzing, verkeerde locatie, dubbele diagnostiek ā allemaal verlies van tijd, geld en vertrouwen.
AI-ondersteunde triage- en verwijssystemen kunnen dat risico sterk verminderen.
- Huisartsen en medisch specialisten krijgen in hun EPD/ HIS een real-time advies:
- āDeze patiĆ«nt voldoet aan de criteria voor hoogcomplexe oncologische zorg, verwijs naar centrum X of Y.ā
- Inclusief geschatte wachttijden, reistijd en aanwezige expertise.
- Regelsystemen op basis van landelijke richtlijnen, aangevuld met AI-modellen die leren van historische data, helpen om reflexmatige āverkeerdeā verwijzingen te corrigeren.
Ik heb bij meerdere ziekenhuizen gezien dat al simpele beslisregels (zonder zware AI) verwijzingen meetbaar verbeteren. AI-modellen kunnen hier nog een stap verder in gaan, zeker als ook regiobreed data gedeeld wordt.
2. Prognose & planning van capaciteit bij topklinische centra
Concentratie betekent dat een kleiner aantal ziekenhuizen een veel grotere stroom complexe patiƫnten krijgt. Zonder goede planning ontstaat binnen no-time:
- overvolle OK-programmaās
- IC-tekort
- ongeplande uitplaatsingen en afzeggingen
AI voor capaciteitsplanning in de ziekenhuiszorg pakt dit structureel aan:
- Modellen die op basis van historische data voorspellen hoeveel operaties, bedden en IC-plaatsen nodig zijn voor specifieke oncologische en vaatchirurgische trajecten.
- Simulaties: wat gebeurt er met de wachtlijst als Ć©Ć©n centrum tijdelijk minder OK-capaciteit heeft? Welke andere centra kunnen tijdelijk opschalen?
- Regionale dashboards waarop bestuurders en zorgmanagers scenarioās kunnen vergelijken in plaats van te sturen op onderbuikgevoel.
Ziekenhuizen die al werken met AI-gedreven OK-planning zien vaak 5ā15% hogere benutting, zonder extra druk op het personeel. Bij geconcentreerde zorg is die winst letterlijk goud waard.
3. Ondersteuning van diagnose en behandelkeuze in oncologie
Bij de vijf oncologische aandoeningen die geconcentreerd worden, speelt diagnostiek en stadiƫring een cruciale rol. Fout of te laat inschalen betekent: verkeerde plek, verkeerde behandeling.
AI kan hier drie dingen brengen:
-
Beeldanalyse (radiologie & pathologie)
Modellen die CT-, MRI- en PET-scans analyseren op tumorkarakteristieken, of digitale pathologiebeelden ondersteunen bij het vinden van micrometastasen. Niet als vervanging, maar als extra paar ogen voor de radioloog en patholoog. -
Risicostratificatie
Op basis van labwaarden, beeldvorming, comorbiditeit en leeftijd inschatten: wie hoort waar, en hoe urgent? Dit is essentieel als er een beperkt aantal centra is dat de ingreep kan doen. -
Beslisondersteuning in MDOās
AI-systemen die behandelopties spiegelen aan actuele richtlijnen en uitkomstdata: wat is in vergelijkbare gevallen gekozen, en wat waren de uitkomsten? Dat helpt teams in topklinische centra, maar Ć³Ć³k teams in verwijzende ziekenhuizen.
4. Patiƫntreis monitoren over meerdere ziekenhuizen
Concentratie van zorg betekent bijna automatisch dat de patiƫntreis versnipperd raakt:
- Diagnostiek in ziekenhuis A
- Operatie in topklinisch centrum B
- Revalidatie en nacontrole deels weer in A of in C
Als er geen grip is op die hele keten, ontstaan wachttijden, miscommunicatie en medicatiefouten.
AI- en data-oplossingen kunnen hier het verschil maken:
- Ketendashboards met real-time inzicht: waar zit de patiƫnt in zijn traject, welke stappen zijn afgerond, welke staan open?
- Predictieve modellen die signaleren: deze patiƫnt loopt waarschijnlijk vast (bijvoorbeeld door comorbiditeit of sociale problematiek), zet nu extra begeleiding in.
- Automatische kwaliteitsmonitoring: sterfte, complicaties en heropnames worden ketenbreed gevolgd, niet alleen per ziekenhuis.
Wie concentratie serieus neemt, kan eigenlijk niet meer zonder dit soort keten-analytics.
Personeelstekort + concentratie: AI als digitale collega
De concentratie van hoogcomplexe ziekenhuiszorg valt precies samen met een structureel tekort aan zorgprofessionals. Je kunt de zorg wel verplaatsen, maar je verplaatst het tekort niet zo makkelijk mee.
Daarom zie ik AI in dit debat niet als luxe, maar als voorwaarde om de operatie Ć¼berhaupt haalbaar te maken.
Taken verlichten, niet mensen vervangen
Een paar concrete voorbeelden die ziekenhuizen nu al inzetten, en die extra relevant worden bij concentratie:
-
AI-ondersteunde verslaglegging
Spraak-naar-tekst in de spreekkamer, automatische samenvattingen in het EPD, conceptbrieven naar de huisarts. Dat scheelt tientallen minuten administratietijd per dag per specialist. -
Slimme triage in de polikliniek
Systemen die op basis van vragenlijsten, thuismetingen en EPD-data bepalen welke patiƫnten echt face-to-face moeten komen, en welke digitaal of via de huisarts geholpen kunnen worden. -
Predictive nursing
Modellen die verpleegkundigen waarschuwen als de kans toeneemt dat een patiƫnt achteruitgaat. In hoogcomplexe oncologie en vaatchirurgie betekent dat: sneller ingrijpen, minder IC-opnames.
Als je hoogcomplexe zorg concentreert maar niets met AI doet, vergroot je de druk op personeel. Als je het wƩl slim inzet, kun je de vrijgespeelde tijd juist weer in direct patiƫntcontact stoppen.
Randvoorwaarden: zonder governance wordt AI een risico
Hier komt de ongemakkelijke waarheid: AI in de zorg is niet alleen een technisch, maar vooral een bestuurlijk vraagstuk.
Concentratie van ziekenhuiszorg, gevoelige patiĆ«ntdata, algoritmes die mee beslissen over verwijzing en behandeling ā dat is precies het domein waar privacy, transparantie en toezicht cruciaal zijn.
Wat moet minimaal geregeld zijn?
-
Duidelijke gegevensdeling in de regio
- Heldere afspraken wie welke data mag gebruiken voor AI-modellen.
- Consent en transparantie richting patiƫnten.
- Technische standaarden zodat systemen Ć©cht met elkaar praten.
-
Algoritme-toezicht en klinische betrokkenheid
- Medisch specialisten en verpleegkundigen betrokken bij ontwerp, implementatie en evaluatie.
- Audittrail: waarom gaf het systeem dit advies?
- Mogelijkheid om AI-voorstellen makkelijk te negeren of aan te passen.
-
Bestuurlijke verantwoordelijkheid
- Bestuurders die snappen dat AI-besluiten net zo zwaar kunnen wegen als menselijke besluiten.
- Heldere afspraken: wie is verantwoordelijk als een AI-advies aantoonbaar fout is gevolgd?
Hier raakt dit thema direct aan discussies die we in de zorg al voeren: zoals de rol van de Autoriteit Persoonsgegevens, de Europese AI Act en nationale kwaliteitskaders. Concentratie van zorg maakt deze discussie alleen maar urgenter.
Praktische eerste stappen voor ziekenhuizen en regioās
Je hoeft niet morgen een volledig AI-ecosysteem te hebben. Maar wie nu al weet dat hoogcomplexe zorg in de regio verschuift, kan vandaag beginnen met drie pragmatische stappen:
-
Breng de patiƫntstromen en capaciteit scherp in kaart
Gebruik bestaande data uit EPD, planning en financiƫn om te zien: waar komen de patiƫnten vandaan, waar gaan ze heen, en waar zitten de knelpunten? Dit vormt de basis voor elke AI-stap. -
Kies Ć©Ć©n concreet AI-project dat direct helpt bij concentratie
Bijvoorbeeld:- AI-ondersteunde triage voor een specifiek oncologisch zorgpad.
- Capaciteitsvoorspelling voor OK en IC in het aangewezen topklinisch centrum.
Begin klein, maar wel met een probleem dat iedereen Ć©cht voelt.
-
Organiseer governance vanaf dag Ć©Ć©n
Richt een multidisciplinair team in (medisch, verpleegkundig, ICT, data, juridisch, bestuur) dat elke AI-toepassing beoordeelt op kwaliteit, ethiek en organisatie-impact.
Wie deze drie dingen serieus oppakt, bouwt niet alleen aan een goede implementatie van geconcentreerde ziekenhuiszorg, maar ook aan een duurzame AI-strategie voor de Nederlandse zorg.
Waarom nu handelen loont
Concentratie van hoogcomplexe oncologische en vaatchirurgische zorg gaat niet meer weg; het is een structurele koers voor de komende jaren. PatiĆ«nten krijgen te maken met meer reisbewegingen en meer schakels in hun traject. Zorgprofessionals krijgen complexere logistiek, zwaardere casuĆÆstiek en voortdurend krappe roosters.
AI in de Nederlandse ziekenhuiszorg is geen toverstok, maar wƩl een serieuze hefboom. Je kunt er:
- verwijzing en triage veiliger en eerlijker mee maken
- capaciteit beter voorspellen en plannen
- de patiƫntreis over meerdere ziekenhuizen zichtbaarder en eenvoudiger maken
- schaarse professionals ontlasten zodat ze meer tijd hebben voor zorg die nĆet te automatiseren is
Wie AI nu koppelt aan de beweging van zorgconcentratie, bouwt aan een ziekenhuis en een regio die niet alleen de komende formatiedocumenten overleeft, maar ook de volgende golf van vergrijzing en personeelstekort.
Als je in jouw organisatie al merkt dat complexe zorg verschuift ā of dat jouw ziekenhuis juist een topklinische rol krijgt ā dan is de vraag niet Ć³f je met AI aan de slag gaat, maar hoe gestructureerd en snel je dat doet.
Wil je verder met AI in jouw zorgorganisatie?
Binnen de serie āAI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorgā richten we ons op organisaties die concreet stappen willen zetten. De volgende logische stap is vaak een korte scan van je huidige datalandschap en Ć©Ć©n of twee haalbare AI-pilots die direct aansluiten op jullie concentratie- en regioplannen.
Ben je bestuurder, CMIO, verpleegkundig leidinggevende of beleidsadviseur en herken je de druk van zorgconcentratie? Dan is dit hƩt moment om AI niet als experiment, maar als strategisch instrument te benaderen.