Passende zorg en AI vragen om andere zorginkoop. Waarom zorgverzekeraars nieuwe ‘kunstjes’ moeten leren en hoe zorgorganisaties hen daarin kunnen meenemen.
Waarom zorgverzekeraars nu óók AI‑kunstjes moeten leren
Zeven jaar lang liet de Amsterdamse WijkKliniek zien dat ouderenzorg na een SEH‑bezoek goedkoper, menselijker en medisch beter kan. En toch ging de stekker eruit, omdat zorgverzekeraars het gezamenlijk niet eens werden over contractering. Dat is geen randverschijnsel meer, dat is systeemfrictie.
Tegelijkertijd sluiten Brabantse ziekenhuizen meerjarige contracten voor passende zorg met de regionale marktleiders, terwijl de kleinere verzekeraars achterblijven. Gevolg: bestuurders zijn meer tijd kwijt aan het overtuigen van alle verschillende verzekeraars dan aan het verbeteren van zorgpaden. Dit remt innovatie – óók als het gaat om AI in de zorg.
In deze blog, onderdeel van de reeks “AI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorg”, ga ik in op één scherpe stelling: als we passende zorg én zinvolle AI‑toepassingen willen, moeten zorgverzekeraars nieuwe kunstjes leren. En ja, dat betekent óók een andere manier van kijken naar data, risico en concurrentie.
1. Passende zorg botst nu frontaal op verzekeraarslogica
Passende zorg vraagt om samenwerken over de schotten heen; zorgverzekeraars zijn nog steeds ingericht op vergelijken, selecteren en kortcyclisch inkoopvoordeel halen. Dat botst.
Twee recente voorbeelden die veel vertellen
-
Sluiting WijkKliniek Amsterdam
- Doel: kwetsbare ouderen na SEH‑bezoek tijdelijk opnemen dicht bij huis, met focus op functieverlies voorkomen.
- Resultaten: lagere kosten per traject, betere uitkomsten, minder druk op de SEH van Amsterdam UMC.
- Realiteit: zorgverzekeraars wilden het concept alleen voortzetten na aanpassingen die de kern van het zorgmodel aantastten. Zonder gezamenlijk contract geen schaal, dus stoppen.
-
Brabantse ziekenhuizen en meerjarencontracten
- Twee ziekenhuizen sloten meerjarige passende‑zorgcontracten met de marktleidende verzekeraars in de regio.
- Volgens het Integraal Zorgakkoord (IZA) zouden andere verzekeraars moeten aansluiten bij zulke regionale afspraken.
- In de praktijk blijven “de kleintjes” dwarsliggen of afwachten. Ziekenhuizen moeten voor één passend‑zorgplan meerdere versies maken en per verzekeraar opnieuw onderhandelen.
Het patroon is duidelijk: waar passende zorg vraagt om échte gezamenlijke keuzes, schieten verzekeraars terug in concurrentiemodus. En dan helpt geen enkel beleidsdocument.
2. Waarom dit ook een AI‑vraagstuk is
Wie passende zorg zegt, zegt data. Wie data zegt, komt automatisch bij AI‑toepassingen uit. En precies daar kunnen zorgverzekeraars óf de versneller óf de rem zijn.
Passende zorg zonder slimme data‑analyse is blind vliegen
Passende zorg draait om vragen als:
- Welke behandeling werkt het beste voor welke patiëntgroep?
- Waar lopen patiënten vast in het zorgpad?
- Welke consulten, opnames of diagnostiek voegen weinig waarde toe?
- Waar is substitutie naar de eerste lijn of het sociaal domein zinvol?
Die vragen kun je niet fatsoenlijk beantwoorden zonder:
- Grote hoeveelheden betrouwbare zorgdata (klinisch, logistiek, financieel).
- AI‑modellen die patronen zien die mensen missen.
- Dashboards die zorgprofessionals en bestuurders realtime inzicht geven.
En wie zit op een goudmijn aan declaratie‑ en populatiedata? Juist: zorgverzekeraars.
Zorgverzekeraars als dataknooppunt, niet als data‑slot
Als verzekeraars data vooral gebruiken voor risicoselectie, detailcontrole en achteraf‑afrekeningen, belanden we precies waar we nu zijn: veel administratieve druk, weinig gezamenlijke leerprocessen.
Er is een veel interessantere rol mogelijk:
Zorgverzekeraars zouden het regionale AI‑dataplatform moeten helpen bouwen waarop passende zorg voor een hele populatie wordt vormgegeven.
Concreet betekent dat:
- Geanonimiseerde declaratie‑ en uitkomstendata delen met ziekenhuizen, huisartsen, VVT‑instellingen en GGZ.
- Gezamenlijke AI‑projecten financieren die bijvoorbeeld heropnames voorspellen, polyfarmacie signaleren of niet‑passende diagnostiek in beeld brengen.
- Transparante dashboards aanbieden aan zorgaanbieders én interne zorginkopers, zodat alle gesprekken over dezelfde feiten gaan.
Zonder die draai blijven AI‑initiatieven losse proefballonnen binnen instellingen, terwijl de echte winst juist in populatie‑ en ketenniveau zit.
3. Vijf nieuwe ‘kunstjes’ die zorgverzekeraars nú moeten leren
Als we eerlijk zijn: het huidige inkoopmodel is ontworpen voor productie‑zorg, niet voor passende zorg en AI‑gestuurde innovaties. Het goede nieuws: de benodigde kunstjes zijn concreet en uit te voeren.
1. Van jaarcontract naar meerjarig leren
Passende zorg en AI hebben tijd nodig. Je hebt minimaal 2–3 jaar nodig om:
- data op te schonen en te koppelen;
- AI‑modellen te trainen en bij te sturen;
- zorgpaden aan te passen en professionals mee te nemen;
- effecten op uitkomsten én kosten zichtbaar te maken.
Actiepunt voor verzekeraars:
- Standaard meerjarige innovatie‑ en passende‑zorgcontracten aanbieden, met duidelijke afspraken over datadeling en resultaatmeting.
- Niet elk jaar het hele spel opnieuw spelen, maar iteratief verbeteren op basis van gezamenlijke data‑inzichten.
2. Van concurrent naar ketenregisseur
Marktaandeel is belangrijk, maar in de zorg werkt pure concurrentie vaak contraproductief. In regio’s met veel versnippering zie je dat meteen: elk ziekenhuis en elke verzekeraar zijn eigen pilots, eigen meetsetjes, eigen dashboards.
Wat anders moet:
- Marktleidende verzekeraars in een regio pakken de rol van regisseur van passende zorg én AI‑infrastructuur.
- Kleinere verzekeraars sluiten standaard aan bij regionale afspraken, in plaats van hun eigen kleine varianten te eisen.
- AFM en NZa moeten daar heldere kaders voor bieden, zodat samenwerking niet meteen gezien wordt als kartelvorming.
De realiteit? Als één regio‑breed AI‑model heropnames met 15% terugbrengt, heeft álle verzekerde zorg daar voordeel van. Dat kun je niet serieus tegenhouden met “onze polis is nét even anders”.
3. Van controle achteraf naar voorspellende AI‑sturing
Veel zorginkoop is nu nog: declaraties binnen, achteraf controleren, eventueel korten of nabetalen. Dat kost bergen tijd aan beide kanten en levert vooral frustratie op.
AI maakt een andere aanpak mogelijk:
- Voorspellende modellen die vroegtijdig laten zien: hier lopen kosten op, hier lijkt overbehandeling, daar dreigt wachttijd‑explosie.
- Realtime dashboards voor zorgaanbieders én verzekeraars, zodat bijsturen in het proces kan in plaats van ná het boekjaar.
Praktisch voorbeeld:
- Een AI‑model ziet dat kwetsbare ouderen na een val vaker via de SEH binnenkomen in plaats van via de huisarts.
- Verzekeraar en ziekenhuis zien dit allebei in hetzelfde dashboard.
- Gezamenlijk besluiten ze tot een regionale geriatrische spoedpoli met triage op afstand.
- De contractafspraak wordt aangepast: minder SEH‑productie, maar een vast beschikbaarheidsbudget voor de nieuwe voorziening.
Dit is precies het soort context waarin iets als de WijkKliniek niet sneuvelt, maar doorgroeit.
4. Van vage ‘passende zorg’ naar harde indicatoren
Een terechte kritiek uit het Zorgvisie‑artikel: passende zorg wordt te vaak ervaren als een verkapte bezuinigingsagenda. Zolang het begrip vaag blijft, wint het wantrouwen.
AI kan helpen om passende zorg concreet te maken, mits je eerst samen indicatoren definieert, zoals:
- heropname binnen 30 dagen;
- complicatiepercentages per ingreep;
- gebruik van potentieel onnodige diagnostiek;
- patiëntgerapporteerde uitkomsten en ervaring (PROMs/PREMs);
- ligduur versus landelijke benchmarks.
Rol van de zorgverzekeraar:
- Helpen deze indicatoren te kiezen en data te combineren;
- Transparant maken wat de impact is van een passend‑zorginterventie op kosten én kwaliteit;
- Bonussen of deelbesparingen uitkeren als afgesproken uitkomstverbeteringen worden gehaald.
Zodra professionals aan hun eigen data zien dat een nieuw zorgpad beter werkt, wordt “passend zorg” ineens tastbaar en draagvlak veel groter.
5. Van praten óver AI naar investeren in vaardigheden
Veel zorgverzekeraars hebben inmiddels een data‑afdeling en een paar data scientists rondlopen. Maar:
- Zorginkopers kunnen vaak nog niet goed beoordelen wat een AI‑model kan en niet kan.
- Bestuurders bij verzekeraars zijn huiverig voor reputatierisico’s rond bias, privacy en uitlegbaarheid.
- Contractmanagers spreken een andere taal dan de AI‑ontwikkelaars bij ziekenhuizen.
Wat er nodig is:
- Gerichte AI‑opleidingen voor zorginkopers en beleidsadviseurs.
- Gezamenlijke AI‑werkgroepen per regio, met zorgaanbieders, verzekeraars en patiëntenorganisaties.
- Heldere interne spelregels: welke AI‑toepassingen accepteren we als basis voor inkoopbeslissingen, en onder welke voorwaarden (uitlegbaarheid, audit, ethische toetsing)?
Zonder die vaardigheden blijft AI óf een hypewoord in jaarverslagen, óf iets dat alleen intern wordt gebruikt voor risicomodellen – en daar wint geen patiënt iets mee.
4. Hoe AI passende zorg en zorginkoop juist dichter bij elkaar brengt
Als zorgverzekeraars de nieuwe kunstjes oppakken, kan AI juist de brug slaan tussen passende zorg en gezonde financiën.
Concreet: drie AI‑toepassingen waar iedereen beter van wordt
-
Populatie‑analyse per regio
AI‑modellen brengen risico’s in kaart: vergrijzing, chronische ziekten, sociaal‑economische kwetsbaarheid. Verzekeraars en regio’s kunnen dan gericht investeren in:- wijkgerichte ouderenzorg;
- preventieprogramma’s;
- digitale triage en thuismonitoring.
-
Slimme triage en capaciteitsplanning
- AI helpt SEH‑druk voorspellen en geeft inzicht in welke patiënten baat hebben bij alternatieven (zoals een WijkKliniek‑achtig concept).
- Zorgverzekeraars kunnen vervolgens beschikbaarheidsfinanciering afspreken in plaats van puur per bezoek te betalen.
-
Identificeren van niet‑waardevolle zorg
- AI kan patronen van overdiagnostiek of overbehandeling signaleren, bijvoorbeeld bij beeldvorming of labonderzoek.
- In plaats van te korten, kunnen verzekeraars met aanbieders verbetertrajecten starten met gedeelde besparing.
Hier zie je waarom de stelling uit de poll hout snijdt: zonder nieuwe kunstjes bij verzekeraars komt deze potentie nooit op tafel.
5. Wat zorgorganisaties vandaag al kunnen doen
Je kunt wachten tot verzekeraars veranderen, maar dat is zelden een sterk veranderplan. Er zijn een paar dingen die je als ziekenhuis, VVT‑organisatie of GGZ‑instelling nú al kunt oppakken.
1. Maak je AI‑ en passende‑zorgvisie expliciet
- Leg vast welke AI‑toepassingen je de komende 2–3 jaar wilt inzetten (bijv. triage, planning, uitkomstmeting).
- Koppel elk AI‑project aan een concreet passend‑zorgdoel: minder ligdagen, minder SEH‑bezoeken, betere uitkomsten.
2. Neem je zorgverzekeraars vroeg mee
- Nodig zorginkopers uit voor datasessies waarin je je eigen analyses en pilots laat zien.
- Laat zien wat er financieel gebeurt als een traject succesvol is – inclusief verschuiving van productie.
- Vraag expliciet om meerjarige afspraken en deel investerings‑ en leerrisico’s.
3. Werk regionaal, niet solistisch
- Sluit aan bij bestaande regioplannen onder het IZA.
- Zoek medestanders (huisartsen, VVT, GGZ, gemeenten) voor gezamenlijke AI‑ en passende‑zorgprojecten.
- Eén sterke regionale casus overtuigt verzekeraars veel sneller dan vijf losse pilots.
En ja, zoek daarbij ook actief de verzekeraars op die wél willen leren. In elke markt zijn er voorlopers; bouw dáár eerste successen mee op.
Slot: passende zorg, AI en zorgverzekeraars – óf rem, óf versneller
De casus van de WijkKliniek en de moeizame Brabantse contractering laten zien: zorgverzekeraars zijn nu vaak onbedoeld een rem op passende zorg. Dat is geen onvermijdelijkheid van het stelsel, maar een gevolg van oude routines in een nieuwe werkelijkheid.
De combinatie van passende zorg en AI in de Nederlandse zorg vraagt om iets anders:
- meerjarige, data‑gedreven samenwerking;
- regionaal georganiseerde zorgpaden en AI‑infrastructuur;
- zorgverzekeraars die hun datakracht inzetten als gemeenschappelijk hulpmiddel, niet als onderhandelingstroef.
Wie nu zorg inkoopt, bepaalt in feite óók welke AI‑innovaties wél of niet gaan vliegen. De vraag is dus niet of zorgverzekeraars nieuwe kunstjes moeten leren, maar: welke verzekeraars durven als eerste echt om te schakelen?