Nederland wacht 22 maanden op nieuwe kankerbehandelingen. Hoe kan AI helpen om innovatie sneller, slimmer en betaalbaar in de zorg te brengen?
Waarom slimme innovatie nu hét medicijn is voor de zorg
In 2022 overleden in Nederland 260 mensen per 100.000 inwoners aan kanker. Daarmee bungelen we rond plek 18 in Europa, terwijl we een van de rijkste landen zijn. Tegelijkertijd hebben Nederlandse kankerpatiënten toegang tot slechts 44% van alle beschikbare kankerbehandelingen in Europa, en wordt in de praktijk maar 39% daarvan daadwerkelijk gebruikt.
Dat wringt. En het wringt des te meer als je naar 08-12-2025 kijkt: een nieuwe regeringsformatie in de maak, miljarden aan bezuinigingen in de zorg in de lucht, en een explosief groeiende stroom aan medische innovaties, vaak met AI als stille motor onder de motorkap.
In dit artikel koppel ik het debat uit het Zorgvisie-stuk – “Innovatie is het beste medicijn voor Nederland” – aan de bredere vraag: hoe zorgen we dat Nederlandse patiënten sneller en slimmer profiteren van innovatie, zónder het zorgbudget op te blazen? En wat is concreet de rol van AI in de Nederlandse zorg daarbij?
We gaan van cijfers naar keuzes: van toegang tot dure geneesmiddelen tot datagedreven besluitvorming en AI-ondersteunde zorgpaden.
1. Het echte probleem: niet geld óf innovatie, maar tempo én focus
De kern is simpel: Nederland is niet té arm voor innovatie, maar té traag en te gefragmenteerd in hoe we ermee omgaan.
- Toegang tot nieuwe kankerbehandelingen: slechts 44% beschikbaar
- Gemiddelde wachttijd tot vergoeding: ongeveer 22 maanden
- Positie in Europa qua sterfte aan kanker: 18e plek
Die 22 maanden zijn geen abstract getal. Dat zijn maximaal drie formatierondes, maar ook twee jaar aan verloren tijd voor individuele patiënten.
Waarom lopen we achter?
Een paar structurele oorzaken uit het artikel, aangevuld met praktijkervaring uit het veld:
- Strenge beoordelingen: het Zorginstituut kijkt scherp naar (kosten)effectiviteit. Terecht, maar het proces is zwaar en traag.
- Langdurige prijsonderhandelingen: vooral bij dure geneesmiddelen, met de bekende ‘sluis’-procedures.
- Extra barrières voor kankerzorg: aanvullende afspraken, aparte trajecten en veel bureaucratie.
- Onzekerheid over werkelijke meerwaarde: trialdata zijn niet 1-op-1 toepasbaar op de Nederlandse praktijk.
Dat systeem is ontworpen om overspending te voorkomen. Maar in 2025 zitten we met een nieuwe realiteit: meer innovaties, meer data en meer schaarste aan personeel. Dan werkt een puur papieren beoordelingsmodel niet meer.
Hier komt AI in de zorg om de hoek kijken.
2. Van papieren beoordeling naar datagedreven besluiten met AI
Als je één ding zou moeten veranderen aan ons geneesmiddelenstelsel, dan is het dit: verschuif een deel van de onzekerheid van vóór naar ná toelating. En gebruik data en AI om die onzekerheid gericht op te lossen.
Hoe werkt dat in de praktijk?
In plaats van jarenlang te wachten tot alle vragen beantwoord zijn, kun je:
- Voorlopige toelating geven voor geselecteerde middelen met duidelijke belofte.
- Strakke afspraken maken: voor wie, onder welke voorwaarden, hoe lang, tegen welke (desnoods tijdelijke) prijs.
- Real-world data verzamelen uit Nederlandse ziekenhuizen, EPD’s en registries.
- AI-modellen laten analyseren:
- Werkt het middel in de praktijk net zo goed als in de trials?
- Bij welke subgroepen is de winst groot, bij welke minimaal?
- Wat gebeurt er met ziekenhuisopnames, bijwerkingen, overleving, kwaliteit van leven?
Dit is geen sciencefiction. De bouwstenen liggen er al:
- Ziekenhuizen werken met steeds beter gestructureerde EPD’s.
- Landelijke registers (zoals voor oncologie) groeien snel.
- AI voor zorgdata-analyse wordt al gebruikt voor uitkomstmetingen, risicovoorspelling en capaciteitsplanning.
De stap die nu ontbreekt: dit structureel koppelen aan het vergoedings- en toelatingsbeleid voor geneesmiddelen.
De zorgvraag van 2030 kun je niet met de besluitvormingsprocessen van 2010 blijven beoordelen.
3. Slimmer omgaan met de geneesmiddelengsuis – met AI als beslispartner
De beruchte sluis voor dure geneesmiddelen zorgt nu vaak voor jaren vertraging. De intentie is goed: controleren of de meerwaarde in verhouding staat tot de prijs. De uitvoering is log, éénvormig en niet adaptief.
Wat kan beter?
1. Betere selectie: wat moet echt de sluis in?
Niet elk nieuw middel is een budgettijdbom. Met AI-ondersteunde budgetimpactmodellen kun je vooraf veel scherper inschatten:
- Hoeveel patiënten in Nederland komen daadwerkelijk in aanmerking?
- Hoeveel volume verschuift van bestaande therapie naar de nieuwe?
- Wat is het netto effect op zorgkosten (inclusief minder opnames, minder complicaties)?
Middelen met beperkte impact zouden in een versneld of lichter traject kunnen komen, terwijl de echte kostendrijvers wél door de zware beoordeling gaan.
2. Adaptief vergoeden: betalen voor wat echt werkt
Met goede dataplatforms en AI-analyses kun je toe naar:
- Uitkomstgerelateerde vergoeding: de prijs (of voortzetting van vergoeding) koppelen aan werkelijke uitkomsten in Nederland.
- Differentieel gebruik: brede inzet waar de winst duidelijk is, beperkingen waar de baten klein zijn.
Dat haalt de angel uit de huidige alles-of-niets-discussie: of volledig vergoeden óf blokkeren.
3. Tijdelijke toegang op basis van real-world pilots
Nederland is nu vaak geen onderdeel van internationale onderzoeken omdat de standaardbehandeling hier achterloopt. Dat is dubbel verlies: minder innovatiekracht én minder toegang voor patiënten.
Door gecontroleerde programma’s met tijdelijke vergoeding te koppelen aan harde dataverzameling kun je:
- Patiënten sneller toegang geven.
- Via AI-modellen continu monitoren of het middel doet wat het belooft.
- Besluiten op data, niet op aannames en lobby.
4. AI in de spreekkamer: passende zorg, niet méér zorg
Het debat over innovatie gaat snel over geld en middelen, maar de echte winst zit bij de patiënt. Passende zorg betekent: de juiste behandeling, voor de juiste patiënt, op het juiste moment – én soms juist niét behandelen.
Concreet: waar helpt AI nu al bij?
-
Diagnostische ondersteuning
- Beeldherkenning bij radiologie en pathologie versnelt en verbetert diagnostiek.
- AI-modellen kunnen subtiele patronen zien die voor het menselijk oog lastig zijn.
-
Behandelkeuzes personaliseren
- AI kan patiëntkenmerken (leeftijd, comorbiditeit, genetisch profiel, eerdere respons) combineren met uitkomstdata.
- Oncoloog krijgt geen ‘black box-advies’, maar bijvoorbeeld: “Bij patiënten zoals deze is combinatie A in 60% van de gevallen effectiever dan B, met 20% minder ziekenhuisopnames.”
-
Proactieve monitoring
- Thuismeetapps en wearables leveren real-time data.
- AI signaleert verslechtering vroeg, waardoor ziekenhuisopnames en complicaties voorkomen kunnen worden.
De rode lijn: AI maakt zorg meer data-gedreven en patiëntspecifiek, waardoor dure geneesmiddelen
- bij de juiste patiënt terechtkomen,
- langer of juist korter worden gegeven,
- en soms helemaal niet worden gestart.
Dat is precies het soort innovatie dat zowel patiënten als de zorgbegroting helpt.
5. Kritiek op farmamarketing én een volwassen AI-strategie
In de comments onder het Zorgvisie-artikel wordt een terecht punt gemaakt: een deel van de farmaceutische lobby doet alsof elke innovatie per definitie vooruitgang is. Dat is niet waar.
Veel nieuwe middelen bieden marginale winst tegen hoge prijzen. Dan is een kritische, publieke toetsing geen ‘onwil’, maar goed bestuur.
De oplossing is dus níet:
- alle middelen versneld toelaten,
- alle procedures wegpoetsen,
- de zorgverzekeraar als pinautomaat zien.
De oplossing is wel:
- transparant zijn over belangen (ook die van de industrie),
- AI gebruiken om claims te toetsen aan echte uitkomsten,
- en beleid zo inrichten dat goede innovaties snel door kunnen, en middelmatige innovaties worden uitgefilterd.
Hier zit precies de kracht van een volwassen AI-strategie voor de Nederlandse zorg:
- Minder emotie en anekdote.
- Meer data, modellen en toetsbare afspraken.
Wie innovatie wil versnellen, moet óók bereid zijn om harde conclusies te trekken als een middel in de praktijk niet levert.
6. Wat kun je nú al doen als zorgbestuurder of medisch leider?
Je hoeft niet te wachten op een nieuw regeerakkoord om slimmer met innovatie en AI om te gaan. Een paar concrete stappen:
1. Bouw een datastandaard met je regio
- Spreek met andere ziekenhuizen en VVT-organisaties in je netwerk af welke uitkomsten je altijd registreert.
- Zorg dat deze data gestructureerd, herbruikbaar en (geanonimiseerd) analyseerbaar zijn.
- Zonder data geen AI – en dus geen datagedreven besluitvorming.
2. Richt een multidisciplinair innovatie- en AI-team in
- Artsen, verpleegkundigen, data scientists, IT, inkopers, juristen.
- Mandaat om pilots te draaien met nieuwe behandelingen en AI-tools.
- Heldere criteria: wanneer stoppen we een pilot, wanneer schalen we op?
3. Combineer geneesmiddelbeleid met AI-pilots
- Koppel de introductie van een nieuw (duur) middel altijd aan een data- en AI-traject.
- Maak met de leverancier afspraken over gezamenlijke uitkomstmeting.
- Gebruik AI-analyses in je geneesmiddelcommissies en formulierenbeleid.
4. Investeer in AI-vaardigheid van professionals
- Korte, praktische trainingen voor artsen en verpleegkundigen: wat kan AI wél, wat niet?
- Zorg voor duidelijke spelregels rond aansprakelijkheid, explainability en menselijke eindverantwoordelijkheid.
Wie dit nu oppakt, staat klaar zodra landelijk beleid – bijvoorbeeld rond voorlopige toelating en adaptieve vergoeding – wordt aangepast.
7. Innovatie als medicijn – mits we het slim doseren
Martijn Bax heeft gelijk dat innovatie een medicijn voor Nederland kan zijn. De tegenreactie onder het Zorgvisie-artikel heeft óók gelijk: zonder kritische diagnose en eerlijke bijsluiter wordt innovatie een duur placebo.
De crux voor de komende jaren in de Nederlandse zorg is:
- Niet méér innovatie om de innovatie,
- maar slimme innovatie, gestuurd door AI, data en passende zorg.
Als we:
- sneller durven toelaten waar de belofte groot is;
- AI gebruiken om échte meerwaarde in de praktijk zichtbaar te maken;
- en bereid zijn om keuzes te maken op basis van uitkomsten in plaats van emotie,
dan kunnen we zowel patiënten als de zorgbegroting recht doen.
De formatietafel in Den Haag bepaalt straks de grote lijnen. Maar de échte versnelling ontstaat bij raden van bestuur, medisch specialisten en zorgprofessionals die nu al zeggen:
“Wij willen dat iedere euro die we uitgeven aan innovatie aantoonbaar bijdraagt aan betere, passendere zorg – en we gaan AI gebruiken om dat scherp te houden.”
Dat is de beweging waar deze serie AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg over gaat. En daar kun je vandaag mee beginnen.