Snellere toelating groene middelen: wat zorg-AI leert

Snellere toelating van groene middelen: wat de zorg van de landbouw kan leren

590 van de 650 Europarlementariërs stemden vóór het sneller toelaten van groene gewasbeschermingsmiddelen. Dat is geen klein politiek signaal, dat is een stevige ruk aan het stuur. Minder chemische middelen, meer biologische en laag-risico oplossingen, sneller naar de boer.

Waarom is dat relevant voor een serie over AI in de Nederlandse zorg? Omdat de kern van het vraagstuk exact hetzelfde is: hoe versnellen we de introductie van innovatieve, veiligere technologie, zónder concessies te doen aan veiligheid en kwaliteit? Groene middelen in de landbouw, AI in het ziekenhuis – het zijn twee kanten van dezelfde medaille.

In deze blog kijk ik naar die Europese stap richting groene middelen, en trek ik de lijn door naar AI in de zorg. Wat kunnen zorgbestuurders, medisch specialisten en innovators leren van de manier waarop Brussel nu naar de toelating van groene gewasbescherming kijkt? En hoe helpt AI juist om dit soort transities in agri-food én zorg verantwoord te versnellen?

---

1. Wat houdt die snellere toelating van groene middelen in?

De kern is eenvoudig: groene gewasbeschermingsmiddelen moeten sneller van lab naar land komen. Denk aan biopesticiden op basis van micro-organismen, feromonen voor plaagverstoring, of plantenextracten die veel minder belastend zijn voor bodem, water en biodiversiteit dan klassieke chemie.

Het Europees Parlement zegt in feite drie dingen:

• chemische middelen blijven onder druk staan;
• groene alternatieven moeten administratief minder worden afgeremd;
• de toelatingsprocedures moeten beter passen bij de aard van deze nieuwe middelen.

Voor de Nederlandse landbouw – van akkerbouw tot glastuinbouw – is dat groot nieuws. Maar de achterliggende logica is minstens zo interessant voor de zorg:

Als een innovatie aantoonbaar veiliger, duurzamer en vaak ook doelgerichter is, dan hoort het toelatingssysteem mee te bewegen.

Dat is precies de discussie die nu rondom AI in de zorg speelt. AI-systemen voor radiologie, triage, medicatiebewaking of OK-planning zijn vaak veiliger dan de huidige praktijk, mits goed geïmplementeerd. Maar de procedures om ze in te voeren zijn nog ingericht op klassieke IT of traditionele medische hulpmiddelen.

---

2. Parallellen tussen groene middelen en AI in de zorg

De overeenkomsten tussen groene gewasbescherming en zorg-AI zijn opvallend:

2.1 Van chemische reflex naar datagedreven reflex

Boeren grepen decennialang automatisch naar chemische middelen. Artsen grijpen automatisch naar traditionele werkprocessen: meer mensuren, meer controles, meer overleg. Terwijl er nu alternatieven zijn:

• in de landbouw: biologische en groene middelen;
• in de zorg: AI-ondersteunde diagnostiek, voorspellen van heropnames, slimme triagesystemen.

De realiteit? Veel organisaties in zorg én landbouw blijven hangen in oude patronen omdat de regels, bekostiging en routines nog niet zijn afgestemd op de nieuwe mogelijkheden.

2.2 Risico’s anders wegen

Regelgeving is vaak geschreven om risico’s van “klassieke” oplossingen te beheersen:

• bij gewasbescherming: toxiciteit, residu, milieuschade;
• bij zorginnovaties: datalekken, foutieve diagnoses, onduidelijke aansprakelijkheid.

Maar hier gaat het mis:

We zijn extreem streng op nieuwe technologie, en veel milder op de risico’s van het oude systeem.

Voorbeelden:

• Een biopesticide met laag risico doet er jaren over om toegelaten te worden, terwijl een al bestaand chemisch middel nog jaren doorloopt.
• Een AI-systeem dat 20% meer foutdetectie in röntgenbeelden biedt, loopt vast in trajecten van pilots, commissies en juridische toetsingen, terwijl menselijke missers en uitgestelde diagnoses als “onvermijdelijk” worden gezien.

De Europese beweging richting snellere toelating van groene middelen is in feite een erkenning dat de lat voor duurzame innovatie anders (en slimmer) gelegd moet worden. Precies die stap mist vaak nog bij AI in Nederlandse ziekenhuizen en huisartsenpraktijken.

2.3 Van rem naar gerichte versnellingsbaan

Bij zowel groene middelen als zorg-AI zie je dezelfde spanningsboog:

• Veiligheid moet overeind blijven.
• Procedures zijn traag en complex.
• De maatschappelijke urgentie (klimaat, biodiversiteit, personeelstekort, wachtlijsten) neemt toe.

De politiek kiest bij groene gewasbescherming bewust voor een versnellingsbaan met vangrails. De zorg kan hier veel van leren: niet meer alleen denken vanuit remmen, maar vanuit gecontroleerd versnellen.

---

3. Wat betekent dit concreet voor AI in de Nederlandse zorg?

Als je kijkt naar de landbouwbeslissing, kun je een paar lessen trekken voor hoe we AI in de zorg zouden moeten organiseren.

3.1 Kortere en slimmere beoordelingsprocedures

AI-toepassingen voor zorg – denk aan:

• automatische triage in de huisartsenpost;
• AI die CT-scans voorselecteert op verdachte afwijkingen;
• voorspellingsmodellen voor IC-capaciteit;

worden nu vaak langs een mix van IT-beveiliging, medisch hulpmiddel-regels en interne ziekenhuiscommissies gelegd. Dat is nodig, maar meestal:

• dubbel werk;
• niet specifiek voor AI ingericht;
• traag en niet transparant.

De landbouw laat nu zien: je kunt categorieën maken voor laag-risico innovaties met een kortere route, mits de criteria helder zijn. Voor zorg-AI kun je denken aan:

• snellere route voor AI die alleen ondersteunt en niet autonoom beslist;
• kortere trajecten voor AI die aantoonbaar bestaande protocollen volgt en alleen prioriteert of signaleert;
• onderscheid tussen klinische impact (hoog-risico) en operationele AI (bv. roosterplanning, logistiek), die in een lichter regime kan.

3.2 Data als “milieu” van de zorg

Groene middelen moeten passen in het ecosysteem van bodem, water, insecten, biodiversiteit. AI moet passen in het data-ecosysteem van de zorg:

• betrouwbare, representatieve data;
• duidelijke governance: wie mag wat gebruiken;
• transparantie richting patiënt over hoe algoritmen worden ingezet.

Net zoals de landbouw nu investeert in precisielandbouw, sensoren en dataplatformen, heeft de zorg serieuze data-infrastructuur nodig:

• eenduidige registraties in EPD’s;
• veilige uitwisselplatformen tussen eerste en tweede lijn;
• afspraken over het hergebruik van zorgdata voor modelontwikkeling.

Zonder die basis blijft zorg-AI een serie losse pilots. De toelating van groene middelen laat zien: zonder goed ecosysteem verzandt innovatie in losse incidenten.

3.3 Maatschappelijke baten expliciet maken

Bij groene gewasbescherming worden beleidsdoelen nu expliciet gekoppeld aan toelating: minder milieudruk, meer biodiversiteit, gezondere bodem. Voor AI in de zorg moeten we dat ook doen:

• minder administratieve tijd per zorgverlener;
• lagere kans op medicatiefouten;
• kortere doorlooptijden op de SEH;
• betere voorspelbaarheid van zorgvraag.

Als je deze effecten structureel meet – bijvoorbeeld: “AI-triage reduceerde wachttijd op de HAP met 18% in 6 maanden” – wordt het veel makkelijker om bestuurders, zorgverzekeraars en toezichthouders mee te krijgen in een versnellingspad voor vergelijkbare toepassingen.

---

4. Praktische aanknopingspunten voor zorgorganisaties

Hoe vertaal je dit nu naar je eigen ziekenhuis, GGZ-instelling of huisartsenorganisatie? Een paar concrete stappen die ik vaak zie werken.

4.1 Richt een intern “groene-lijn-proces” voor AI in

Net zoals de EU een snellere lijn wil voor groene middelen, kun je intern een snellere lijn voor laag-risico AI-toepassingen organiseren.

• Definieer criteria: ondersteunend, niet-autonoom, transparant uitlegbaar, geen hoge klinische impact.
• Leg van tevoren vast welke toetsingen nodig zijn (privacy, informatiebeveiliging, medisch-inhoudelijk) en hoe snel die plaatsvinden.
• Werk met een standaard set documenten (modelkaart, DPIA-sjabloon, klinische use case-omschrijving).

Zo voorkom je dat elk AI-project opnieuw het wiel moet uitvinden.

4.2 Betrek medisch inhoudelijke experts vroeg, maar gericht

In de landbouwdiscussie zie je dat praktijkkennis van boeren belangrijk is om inschatten hoe een middel in het veld gaat werken. In de zorg is dat niet anders: zonder medisch specialisten en verpleegkundigen wordt AI een papieren exercitie.

• Betrek professionals in het ontwerp en de selectie van AI-tools.
• Laat ze meeschrijven aan protocollen rond gebruik: wanneer volg je AI, wanneer wijk je af?
• Zorg dat er feedbackloops zijn: meldknoppen als AI-systemen structureel onlogische adviezen geven.

Dit verhoogt de kwaliteit en het draagvlak, en versnelt uiteindelijk de acceptatie.

4.3 Meet effecten net zo serieus als bij geneesmiddelen

De landbouw beweegt richting evidence-based gebruik van groene middelen: proefvelden, monitoring, vergelijking met oude middelen. Doe in de zorg hetzelfde met AI:

• definieer vooraf relevante KPI’s (diagnose-snelheid, foutreductie, wachttijd, werkdruk);
• start met gecontroleerde uitrol op een afdeling of regio;
• evalueer na 3, 6 en 12 maanden en leg de resultaten vast.

Zorgverzekeraars, IGJ en bestuurders raken veel eerder overtuigd als AI-toepassingen net zo concreet onderbouwd worden als een nieuw geneesmiddel of een nieuw OK-protocol.

---

5. Hoe AI juist helpt bij groene transities in agri-food én zorg

Er zit nog een interessante kruisverbinding: AI is zelf een versneller van groene gewasbescherming, én een versneller van duurzame zorg.

5.1 AI in de landbouw: van breed spuiten naar gericht ingrijpen

In Nederlandse akkerbouw en glastuinbouw wordt AI nu al gebruikt voor:

• beeldherkenning van ziekten en plagen op plantniveau;
• precisiebespuiting: alleen die plant of rij waar het nodig is;
• voorspellen van plaagdruk op basis van weer, bodem en gewasstand.

Gevolg:

• minder chemische input;
• meer ruimte voor groene middelen, die vaak specifieker werken;
• lagere milieubelasting en vaak ook lagere kosten.

5.2 AI in de zorg: van generieke zorg naar écht passende zorg

Diezelfde denklijn zie je in de zorg:

• AI helpt om hoogrisicopatiënten eerder op te sporen, waardoor ingrepen eerder en minder zwaar hoeven te zijn;
• besluitondersteuning kan artsen helpen om te kiezen voor de minst belastende behandeling die goed genoeg is;
• logistieke AI (OK-planning, beddenplanning) reduceert onnodige ligdagen en dubbel onderzoek.

Minder overbehandeling, minder verspilling van dure capaciteit, minder belasting voor patiënten. Dat is net zo goed een duurzaamheidsvraagstuk als stikstof en pesticiden in de landbouw.

Duurzame zorg en duurzame landbouw hebben één gemeenschappelijke motor: slimmer omgaan met middelen via data en AI.

---

6. Van politiek signaal naar actie in jouw organisatie

De enorme meerderheid in het Europees Parlement voor snellere toelating van groene gewasbeschermingsmiddelen laat zien dat Europa durft te kiezen voor versnelde, maar verantwoorde innovatie. De zorg kan daar veel van opsteken.

Voor Nederlandse zorgorganisaties betekent dat:

• herzie je eigen “toelatingsprocedures” voor AI, net zoals Brussel dat nu doet voor groene middelen;
• maak expliciet onderscheid tussen hoog- en laag-risico AI en geef die laatste een snellere route;
• investeer in het data-ecosysteem én in goede monitoring van effecten;
• zie AI niet als techproject, maar als onderdeel van duurzame, toekomstbestendige zorg.

Wie dit nu goed organiseert, heeft over een paar jaar een voorsprong: minder wachttijden, beter inzetbare schaarse professionals, en meer ruimte om aandacht te besteden aan complexe zorg in plaats van repetitieve taken.

De vraag is niet óf AI een vaste plek krijgt in de Nederlandse zorg, maar hoe snel en hoe volwassen dat gebeurt. De landbouw heeft net een duidelijk signaal gekregen om vaart te maken met groene alternatieven. Het is aan de zorg om dezelfde moed te tonen – met AI als slimme bondgenoot.