Ggz‑EPD’s, Nedap en de volgende stap naar slimme zorg

Waarom de strijd om ggz‑EPD’s ineens zo spannend is

27 procent. Zó groot is inmiddels het marktaandeel van Nedap in de markt voor ggz‑EPD’s, vooral dankzij de overstap van GGZ Friesland. Daarmee schuift Nedap vlak achter marktleider SDB Groep. Voor buitenstaanders lijkt dat puur leveranciersnieuws. Voor bestuurders, CMIO’s en ICT‑managers in de geestelijke gezondheidszorg zegt dit iets veel belangrijkers: het EPD is opnieuw in beweging, precies op het moment dat AI in de Nederlandse zorg volwassen begint te worden.

Hier zit de kern van de uitdaging. Ggz‑instellingen staan onder druk door wachtlijsten, personeelsschaarste en strengere kwaliteitseisen. Tegelijk ontstaat een nieuwe generatie EPD’s en cliëntportalen, waarin AI‑toepassingen – van slimme triage tot automatische verslaglegging – niet meer ‘nice to have’ zijn maar randvoorwaarde. De keuzes die je nu maakt voor een ggz‑EPD bepalen of je de komende 7 à 10 jaar écht iets kunt met AI, of blijft steken in pilots.

In deze blog kijk ik naar wat de opmars van Nedap zegt over de ggz‑EPD‑markt, hoe AI hierbij een rol speelt, en vooral: welke strategische keuzes jij als ggz‑organisatie nu moet maken om niet achter de feiten aan te lopen.

Van EPD als dossierkast naar EPD als AI‑platform

De essentie is helder: een modern ggz‑EPD is geen digitale dossierkast meer maar een data‑ en AI‑platform.

Waar het EPD vroeger vooral ging over vastleggen voor de verzekeraar en de inspectie, verschuift de focus naar:

• beslisondersteuning voor behandelaren;
• werkdrukverlaging via slimme automatisering;
• betere regie voor cliënten via portalen en apps;
• hergebruik van data voor kwaliteitsverbetering en onderzoek.

Een leverancier die nu terrein wint – zoals Nedap – wordt dus beoordeeld op méér dan alleen stabiliteit of prijs. Ggz‑instellingen kijken scherper naar vragen als:

• hoe goed is de data ontsluitbaar voor AI‑toepassingen?
• hoe flexibel is het platform voor integratie met e‑health, ROM‑tools en decision support?
• hoeveel administratieve handelingen kan ik realistisch automatiseren in de komende drie jaar?

De realiteit: veel legacy‑EPD’s zijn tot de rand toe gevuld met workarounds, maatwerkvelden en slecht gestructureerde tekst. Daar kun je AI wel op loslaten, maar je krijgt rommel in, rommel uit. De opmars van nieuwere spelers komt deels doordat bestuurders dit nu expliciet meewegen.

Waarom ggz‑instellingen hun EPD‑strategie herzien

De overstap van een grote instelling als GGZ Friesland naar Nedap is geen incident. Het is een signaal dat de selectiecriteria in de ggz‑EPD‑markt aan het kantelen zijn. Ik zie grofweg vijf drijfveren:

1. Personeelstekort en werkdruk

Behandelaren willen minder klikken, niet nóg een extra scherm. EPD’s die AI inzetten voor bijvoorbeeld automatische samenvattingen, conceptverslagen of het slim vullen van ROM‑vragenlijsten, hebben een streep voor. Juist in de ggz is de administratieve last hoog en groeit de roep om:

• automatische dossiervoering op basis van consultverslagen;
• intelligente controles (zijn alle noodzakelijke velden voor declaratie en kwaliteitsregistraties logisch ingevuld?);
• voorspellende signalen rond uitval, crisis of no‑show.

2. Cliënt centraal betekent: sterk cliëntportaal

De brontekst hint al: Nedap groeit óók bij administratieve modules en cliëntportalen. Dat is logisch. Een modern cliëntportaal in de ggz is meer dan een inlog om afspraken te zien. Denk aan:

• online intake en triage, deels AI‑ondersteund;
• gepersonaliseerde zelfhulpmodules gekoppeld aan het behandelplan;
• veilige berichtgeving met het behandelteam;
• inzicht in uitkomstmetingen, doelen en voortgang.

Zonder goed geïntegreerd portaal wordt elke AI‑toepassing die je rond zelfmanagement wilt inzetten al snel een losse eilandoplossing.

3. Financiering en verantwoording worden complexer

Met zorgprestatiemodel, ROM, waardegedreven zorg en toenemende dataverplichtingen vraagt de ggz om een EPD dat moeiteloos data kan hergebruiken. AI kan daar bovenop helpen om patronen te herkennen (bijvoorbeeld welke zorgpaden werken voor welke profielen), maar dan moet de basis kloppen: duidelijke datamodellen, goede codering, gestandaardiseerde terminologie.

4. Voorbereiding op de EHDS en datadeling

Met de Europese plannen voor de European Health Data Space (EHDS) wordt secundair datagebruik – onderzoek, innovatie, AI‑training – veel belangrijker. Ggz‑instellingen die nu overstappen, kiezen liever een leverancier die:

• ervaring heeft met veilige data‑ontsluiting;
• inzet op open standaarden en API’s;
• expliciet een AI‑ en datavisie heeft ontwikkeld.

5. Minder vendor lock‑in, meer regie

Veel raden van bestuur hebben geleerd van dure EPD‑trajecten in ziekenhuizen. Er is meer aandacht voor:

• modulair inkopen (zorgdossier, administratie, portaal, decision support);
• data‑eigenaarschap bij de instelling;
• exit‑scenario’s en migratiemogelijkheden.

Suppliers die hier transparant over zijn, winnen vertrouwen.

Hoe AI concreet waarde toevoegt aan ggz‑EPD’s

AI in de ggz is geen futuristisch speeltje meer; het is een praktische gereedschapskist die vooral de kwaliteit van het werkdag‑niveau verandert. Een paar toepassingen die in 2025 volop in de belangstelling staan:

1. Slimme dossiervoering

Generatieve AI kan ruwe consultnotities (spraak of tekst) omzetten in:

• gestructureerde verslaglegging in het EPD;
• een korte samenvatting voor overdracht;
• automatische aanvulling van probleemdomeinen en doelen.

Voorwaarde: het EPD moet AI‑uitvoer veilig kunnen ontvangen, controleren en opslaan, mét duidelijke logging en verantwoordelijkheid bij de behandelaar.

2. Beslisondersteuning bij diagnostiek en behandeling

Met goed geanonimiseerde historische data kunnen AI‑modellen patronen herkennen:

• welke combinaties van klachten horen vaak bij een bepaalde diagnose;
• welke behandelvormen hebben het meeste effect bij vergelijkbare cliënten;
• welke risicofactoren voorspellen uitval of crisis.

De kunst is om AI niet de regie te geven, maar behandelaren een extra paar ogen te bieden. Daarvoor moet het EPD beslisondersteuning tonen op het juiste moment in het werkproces, niet in een los research‑dashboard.

3. AI in cliëntportalen

Cliëntenportalen zijn ideaal voor laagdrempelige AI‑toepassingen, bijvoorbeeld:

• een slimme, empathische vragenlijst die helpt klachten te ordenen;
• gepersonaliseerde voorlichting op basis van het behandelplan;
• een coachende chatbot die tussen consulten door ondersteunt binnen duidelijke grenzen.

Zorginstellingen die deze functies willen inzetten, hebben een EPD nodig dat het portaal niet behandelt als bijlage, maar als volwaardig kanaal in het zorgproces.

4. Operationele sturing en capaciteit

Met voorspellende modellen kunnen ggz‑instellingen beter sturen op:

• instroom, doorstroming en uitstroom in verschillende zorgpaden;
• wachttijden per diagnosegroep en regio;
• benodigde behandelcapaciteit per discipline.

Daarvoor moeten EPD‑data, planningssystemen en business intelligence bij elkaar komen. Leveranciers die dit integraal aanbieden, worden aantrekkelijker voor bestuurders die meer datagedreven willen sturen.

Waar moet je op letten bij de keuze voor een (nieuw) ggz‑EPD?

De opmars van Nedap is een goed moment om je eigen EPD‑strategie tegen het licht te houden. Niet: welke leverancier is populair? Maar: welke keuzes geven ons maximaal ruimte om AI en datagedreven werken in de komende jaren volwassen te maken?

Een paar concrete selectievragen die ik organisaties adviseer om te stellen:

1. Data & interoperabiliteit

• Kunnen we onze data gestructureerd exporteren, inclusief historie?
• Ondersteunt het systeem moderne standaarden (bijvoorbeeld FHIR‑achtige APIs) voor datadeling?
• Is er een duidelijke datastructuur die geschikt is voor AI‑training en analytics?

2. AI‑gereedheid

• Heeft de leverancier een duidelijke AI‑roadmap specifiek voor de ggz?
• Hoe worden AI‑functionaliteiten geïntegreerd: als losse extra’s of diep in de workflows?
• Wie blijft eindverantwoordelijk voor beslissingen en documentatie (juridisch en praktisch)?

3. Gebruikerservaring voor behandelaren

• Hoeveel klikken kost een standaardconsult nu, hoeveel ná implementatie?
• Is er ondersteuning voor spraak‑naar‑tekst en automatische samenvattingen?
• Worden gebruikers actief betrokken bij het ontwerp van nieuwe functionaliteiten?

4. Cliëntervaring en digitaal samenwerken

• Hoe volwassen is het cliëntportaal, en welke AI‑toepassingen zijn mogelijk?
• Kunnen cliënten eenvoudig hun dossier inzien, doelen volgen en thuis aan de slag?
• Is er aandacht voor laaggeletterdheid en diversiteit in digitale middelen?

5. Governance, privacy en beveiliging

• Hoe wordt privacy by design vormgegeven, zeker bij AI‑gebruik?
• Hoe gaat de leverancier om met data voor modeltraining (mag het, onder welke voorwaarden)?
• Zijn er duidelijke afspraken over incidentafhandeling en transparantie?

Wie deze vragen systematisch langs alle aanbieders legt – Nedap, SDB Groep en andere spelers – krijgt een veel scherper beeld dan uit een klassieke RFP vol vinklijstjes.

Praktische stappen voor ggz‑bestuurders in 2025

Wil je de kansen van AI benutten én tegelijkertijd verstandig omgaan met de EPD‑markt die zo in beweging is, dan helpen deze stappen:

1. Maak een meerjarenvisie op data & AI – Niet alleen ‘we willen iets met AI’, maar concreet: welke problemen willen we oplossen (wachttijden, werkdruk, uitval, kwaliteit)?
2. Breng je datakwaliteit in kaart – Laat een nuchtere scan maken: hoe compleet, consistent en gestructureerd zijn je huidige EPD‑data?
3. Start kleine AI‑pilots naast je EPD – Bijvoorbeeld automatische samenvattingen of slimme triage, mét duidelijke evaluatiecriteria.
4. Gebruik de resultaten om je EPD‑eisen aan te scherpen – Dan weet je welke functies je straks echt nodig hebt in het kernsysteem.
5. Betrek behandelaren en cliënten vroeg – Zij bepalen uiteindelijk of het nieuwe EPD en de AI‑toepassingen worden geaccepteerd of als extra last worden ervaren.

Wie deze route volgt, komt bij een EPD‑keuze niet in een bijna religieuze leveranciersdiscussie terecht, maar kan laten zien: dit is onze zorginhoudelijke en AI‑strategie, en dít systeem past daarbij.

Waarom dit alles past in ‘AI voor Nederlandse Zorg’

De AI‑discussie in de zorg wordt vaak gevoerd alsof het om losse tools gaat: een chatbot hier, een beslissingsondersteuner daar. De strijd om de ggz‑EPD’s laat zien dat de echte slag wordt gewonnen in de infrastructuur. Als je basisplatform (EPD + cliëntportaal + administratieve modules) niet AI‑ready is, blijft innovatie hangen in pilots.

De opmars van Nedap richting 27 procent marktaandeel is daar een symptoom van: instellingen stemmen met hun voeten en kiezen voor leveranciers die beter aansluiten bij hun digitale en AI‑ambities. Of jouw organisatie nu blijft bij de huidige leverancier of een overstap overweegt, de vraag is dezelfde:

Hoe zorg je dat jouw ggz‑EPD de komende tien jaar een springplank voor AI‑innovatie wordt, in plaats van een rem?

Wie daar nu serieus werk van maakt, gaat niet alleen efficiënter werken, maar bouwt ook aan zorg die beter aansluit bij wat cliënten nodig hebben. De volgende blogs in de reeks ‘AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg’ gaan dieper in op concrete AI‑toepassingen in de ggz – van slimme triage tot gepersonaliseerde behandeladviezen.

De logische eerste stap? Kijk deze maand nog, vóór de drukte van 2026, kritisch naar je huidige EPD‑landschap en bepaal: waar staan we nu, en wat moet ons volgende systeem kunnen om écht slimme ggz‑zorg mogelijk te maken?