Slimmer hulpmiddelenbeheer met AI: van bezit naar gebruik

Waarom hulpmiddelenbeheer nú opnieuw bedacht moet worden

Een WLZ-cliënt in een verpleeghuis komt in 2033 naar verwachting 40% vaker voor dan in 2023. Tegelijk groeit het aantal zorgprofessionals nauwelijks mee. Dat spanningsveld voel je in ieder verpleeghuis, revalidatiecentrum en gehandicaptenorganisatie. Niet alleen op de werkvloer, maar ook in de bedrijfsvoering.

Een van de blinde vlekken? Hulpmiddelenbeheer. Bedden, tilliften, rolstoelen, matrassen, ADL-hulpmiddelen: de zorg kan niet zonder. Toch staan in veel depots dure hulpmiddelen maanden stil, terwijl op een andere afdeling juist tekorten zijn. En storingen komen vaak net op het slechtste moment.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI voor Nederlandse zorg: innovatie in de gezondheidszorg” – laat ik zien hoe je van klassiek bezit naar slim gebruik gaat, met modellen zoals FlexTerm van HartingBank én met AI-ondersteuning. Want hulpmiddelenbeheer wordt pas echt interessant als je data en algoritmes laat meedenken.

Van bezit naar gebruik: wat er fundamenteel verandert

De kern is simpel: in plaats van hulpmiddelen zélf te kopen, betaal je voor gebruik. De leverancier (zoals HartingBank met FlexTerm) blijft eigenaar en regelt beheer, onderhoud en vervanging.

Dat verandert drie dingen:

• Financieel: geen grote investeringspieken meer, maar voorspelbare maandlasten.
• Operationeel: minder ad-hoc regelen, meer structureel inzicht en planning.
• Strategisch: ruimte om keuzes te koppelen aan kwaliteit van zorg, duurzaamheid en personeel.

Waarom het oude model vastloopt

Traditioneel hulpmiddelenbeheer kent terugkerende problemen:

• Aankopen worden uitgesteld, waardoor verouderde hulpmiddelen langer blijven staan.
• Storingen nemen toe, reparatiekosten stijgen en de frustratie op de werkvloer groeit.
• Depots staan vol ongebruikt materiaal: stilstaand kapitaal, vaak ook nog verouderd.
• Niemand heeft echt actueel overzicht: wat staat waar, in welke staat, hoe vaak wordt het gebruikt?

Als je dan de prognoses van het RIVM naast de cijfers van het Zorginstituut legt – oplopende WLZ-cliënten en langdurige zorguitgaven richting 38 miljard euro en verder – is duidelijk dat dit model niet houdbaar is.

De stap van bezit naar gebruik, zoals bij FlexTerm, pakt een deel van dat probleem aan. Maar het wordt pas echt interessant als je hulpmiddelenbeheer combineert met datagedreven en AI-gestuurde besluitvorming.

Hoe AI hulpmiddelenbeheer slimmer maakt

AI is niet alleen iets voor radiologie of triagechatbots. In de bedrijfsvoering van zorginstellingen – en zeker in hulpmiddelenbeheer – kan het verrassend veel opleveren.

1. Vraagvoorspelling per locatie

Met historische data over:

• opnames en ontslagen;
• zorgzwaarteprofielen;
• seizoenspatronen (bijvoorbeeld meer valincidenten in de winter);
• type afdelingen (somatiek, PG, revalidatie),

kan een AI-model verwachtingen per maand genereren:

“Locatie X zal in Q2 naar verwachting 6 extra hoog/laag-bedden nodig hebben en 3 extra actieve tilliften.”

Dat maakt het mogelijk om het gebruiksniveau in een FlexTerm-achtige constructie tijdig bij te stellen, in plaats van steeds reactief bij te huren of in paniek te schuiven met materiaal.

2. Slimme spreiding van hulpmiddelen

Veel organisaties kampen met dit patroon:

• Locatie A: structurele tekorten, veel spoedbestellingen.
• Locatie B: depots vol ongebruikte hulpmiddelen.

Een AI-algoritme kan op basis van real-time data (RFID-tags, barcodescans, reserveringen in het ECD/ERP) voorstellen doen als:

• “Verplaats 4 passieve tilliften van locatie B naar locatie A vóór 15-01-2026.”
• “Deze 6 matrassen zijn 60 dagen niet gebruikt; beoordelen op herinzet of afstoot.”

Zo benut je je middelenpark maximaal, nog vóórdat je uitbreidt of extra contractcapaciteit vraagt.

3. Predictive maintenance: storingen vóór zijn

In een gebruiksmodel zoals FlexTerm ligt onderhoud al bij de leverancier. AI kan daar een extra laag bovenop leggen:

• sensordata uit bedden en tilliften (gebruiksuren, foutcodes);
• storingshistorie per type hulpmiddel;
• omgevingsfactoren (bijvoorbeeld intensieve revalidatieafdeling vs. PG-afdeling).

Daarmee kun je:

• storingen voorspellen en onderhoud plannen vóórdat iets uitvalt;
• vervanging plannen op basis van werkelijk gebruik in plaats van vaste kalendertermijnen;
• prioriteren welke hulpmiddelen eerst worden geüpdatet of vervangen.

Voor zorgteams betekent dit minder onverwachte uitval en minder handmatig bellen met de technische dienst of leverancier.

4. Inzicht in werkdruk en ergonomie

AI kan gebruiksdata koppelen aan werkdruk en fysieke belasting van zorgverleners:

• Hoe vaak wordt een tillift gebruikt op een drukke somatische afdeling vs. een kleinschalige woonvorm?
• Waar zien we veel handmatige transfers doordat hulpmiddelen ontbreken of storingen hebben?

Met die inzichten kun je onderbouwd keuzes maken:

• extra hulpmiddelen inzetten waar de fysieke belasting hoog is;
• trainingen aanbieden waar hulpmiddelen wel beschikbaar zijn maar onvoldoende worden gebruikt;
• beleidskeuzes rond verzuimpreventie koppelen aan concreet middelenbeleid.

FlexTerm als voorbeeld van strategisch hulpmiddelenbeheer

FlexTerm zelf is geen AI-oplossing, maar een beheermodel dat perfect samengaat met data en algoritmes. De belangrijkste elementen:

• De leverancier blijft eigenaar van de hulpmiddelen.
• De zorgorganisatie betaalt voor gebruik, in afgesproken gebruiksniveaus.
• Beheer, onderhoud en vervanging zijn gecentraliseerd geregeld.

Wat het concreet oplevert

1. Financiële rust
   Geen miljoeneninvesteringen in één keer, maar voorspelbare maandelijkse kosten. Dat sluit beter aan bij de manier waarop zorgbudgetten worden toegekend en maakt meerjarenramingen betrouwbaarder.

2. Operationele grip
   Omdat de leverancier verantwoordelijk is voor beheer en onderhoud, verschuift de focus in de organisatie van “brandjes blussen” naar “sturen op gebruik en prestaties”. In combinatie met AI-analyses krijg je een dashboard-achtige sturing:

   • bezettingsgraad per hulpmiddelstype;
   • storingspercentages;
   • hersteltijden;
   • CO₂-impact door hergebruik en revisie.

3. Duurzaamheid in de praktijk
   Door preventief onderhoud, herinzet en revisie kan de CO₂-uitstoot per hulpmiddel flink omlaag. AI kan hier helpen met scenario’s:

   • Wat is de milieuwinst als we 20% meer hulpmiddelen herinzetten in plaats van nieuw inkopen?
   • Welke types hebben de hoogste milieubelasting en verdienen voorrang bij vervanging?

4. Beter werkgeverschap
   Moderne, goed onderhouden hulpmiddelen verminderen fysieke belasting, storingen en frustratie. Dat draagt direct bij aan:

   • minder verzuim;
   • hogere medewerkerstevredenheid;
   • aantrekkelijk werkgeverschap voor nieuwe collega’s.

Zo start je met datagedreven hulpmiddelenbeheer

Je hoeft niet morgen een volledig AI-platform live te hebben. Wat wél werkt, is stap voor stap toewerken naar datagedreven en AI-ondersteund hulpmiddelenbeheer.

Stap 1 – Breng je huidige situatie scherp in beeld

Begin met een eerlijke nulmeting:

• Hoeveel hulpmiddelen heb je, per type en per locatie?
• Wat is de gemiddelde leeftijd en storingshistorie?
• Hoeveel tijd zijn zorgprofessionals kwijt aan zoeken, regelen en improviseren?
• Wat geef je uit aan aanschaf, onderhoud, opslag en afschrijving?

Dit klinkt basaal, maar veel organisaties hebben hier geen volledig beeld van. Zonder deze basis is sturen met AI onmogelijk.

Stap 2 – Kies een beheermodel dat bij je strategie past

Hier komt een model als FlexTerm in beeld. Kijk scherp naar:

• hoeveel risico je zelf wilt dragen (technisch, financieel);
• de behoefte aan flexibiliteit per locatie of zorgvorm;
• je meerjarenstrategie rondom verpleeghuiscapaciteit, GRZ, GZ of WLZ.

Mijn ervaring: organisaties die expliciet beleid maken (“we gaan in 3 jaar tijd 70% van ons hulpmiddelenpark naar een gebruiksmodel brengen”) boeken sneller resultaat dan instellingen die per incident beslissen.

Stap 3 – Leg een datalaag onder je middelenpark

Of je nu al met AI werkt of nog niet: je hebt betrouwbare data nodig.

• Label hulpmiddelen (RFID, barcode) en registreer bewegingen en gebruik.
• Koppel hulpmiddelen aan cliënten- en beddata (zonder privacy te schenden).
• Zorg dat storingen, onderhoud en vervanging eenduidig worden vastgelegd.

Zodra deze laag er is, kun je relatief snel starten met voorspelmodellen en dashboards die bestuurders, managers facilitair en ICT direct kunnen gebruiken.

Stap 4 – Begin klein met AI-toepassingen

Mogelijke low-risk pilots:

• AI-voorspelling van de bezettingsgraad van tilliften per afdeling;
• automatische meldingen bij ongebruikte hulpmiddelen langer dan X dagen;
• adviesmodule die een optimale spreiding van hulpmiddelen voorstelt bij wijzigingen in bedbezetting.

Belangrijk: betrek zorgprofessionals en facilitair medewerkers vanaf de start. De beste AI-oplossingen in de zorg zijn degene die de werkvloer als nuttig en logisch ervaart.

Waarom dit past in de bredere AI-agenda van de zorg

In de serie “AI voor Nederlandse zorg: innovatie in de gezondheidszorg” gaat het vaak over diagnose, triage en behandelondersteuning. Terecht, want daar zit veel waardepotentieel. Maar ik ben ervan overtuigd dat de grootste versnelling de komende jaren in de bedrijfsvoering ligt.

Hulpmiddelenbeheer is daar een ideaal startpunt voor:

• De risico’s zijn beperkt: een fout in een vraagvoorspelling is minder ingrijpend dan een fout in een diagnose.
• De datastromen zijn relatief overzichtelijk.
• De impact op kosten, duurzaamheid en werkdruk is direct zichtbaar.

Wie nú inzet op een gebruiksmodel zoals FlexTerm, gecombineerd met AI-gestuurd middelenbeheer, bouwt aan een zorgorganisatie die:

• flexibel kan meebewegen met de groei van WLZ-cliënten;
• beter stuurt op kwaliteit en veiligheid;
• aantoonbaar duurzamer werkt;
• aantrekkelijker is voor zorgprofessionals.

De vraag is niet óf de Nederlandse zorgsector deze kant op gaat, maar hoe snel en met welke partners. Wie hulpmiddelenbeheer nog ziet als “een logistiek klusje”, laat een forse kans liggen.

---

Wil je als bestuurder, manager facilitair of innovatiemanager serieus werk maken van AI in je organisatie? Begin dan bij een concreet thema als hulpmiddelenbeheer. De combinatie van een slim gebruiksmodel en datagedreven sturing levert binnen één begrotingsjaar al zichtbare resultaten op – financieel, operationeel én voor de mensen op de werkvloer.