Publiek-private allianties zoals SanteonāJohnson & Johnson laten zien hoe AI, hybride zorg en echte patiĆ«ntparticipatie samenkomen in concrete zorgpaden.
Waarom publiek-private samenwerking nu het verschil maakt
De wachttijden lopen op, personeel is schaars en de zorgvraag groeit jaar op jaar. Tegelijk worden van ziekenhuizen en umcās wĆ©l betere uitkomsten, meer patiĆ«ntparticipatie en slimmere inzet van AI verwacht. De rek is er bij veel zorgorganisaties gewoon uit.
Daarom vind ik de nieuwe samenwerking tussen Santeon en Johnson & Johnson zo interessant. Niet omdat er weer een convenant is getekend, maar omdat dit laat zien hoe publiek-private allianties concreet kunnen helpen om AI, hybride zorg en patiĆ«ntparticipatie versneld in te voeren. Precies waar deze serie āAI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorgā over gaat.
In deze blog kijk ik niet alleen naar het nieuws, maar vooral naar wat jij hier als ziekenhuisbestuurder, medisch specialist, innovatiemanager of zorg-ICTāer van kunt leren. Hoe richt je samenwerking met industrie en technologiepartijen zĆ³ in, dat er Ć©cht betere zorg en betekenisvolle inzet van AI uitkomt ā en geen dikke rapporten die in de la verdwijnen?
Wat Santeon en Johnson & Johnson precies doen ā en waarom dat slim is
De samenwerking tussen Santeon en Johnson & Johnson richt zich op drie pijlers:
- Gegevens uit de dagelijkse zorgpraktijk (real-world data)
- Hybride zorgpaden doorontwikkelen met de Metromap-methodiek
- Patiƫntparticipatie structureel versterken
Dat klinkt misschien als beleidstaal, maar de kern is heel praktisch: samen nieuwe zorgvormen ontwikkelen, onderbouwen met data, en direct toetsen met patiƫnten. Dat is precies de route die nodig is om AI-toepassingen Ʃn digitale zorg in Nederland op te schalen.
De grootste fout die je kunt maken bij zorginnovatie, is technologie los van het zorgpad introduceren.
Door vanaf het begin uitkomstgerichte zorg, data en patiƫntbetrokkenheid te combineren, verklein je de kans dat een mooie AI-oplossing in de praktijk niet gebruikt wordt.
De rol van waardegedreven zorg
Erik Holl (Johnson & Johnson Innovative Medicine Nederland) geeft aan dat er de afgelopen jaren samen met patiƫntvertegenwoordigers is onderzocht hoe patiƫnten goed kunnen worden betrokken bij waardegedreven zorg. In deze nieuwe fase worden die lessen toegepast via actieonderzoek in echte zorgpaden.
Die koppeling is cruciaal:
- waardegedreven zorg zorgt voor focus op uitkomsten die ertoe doen voor de patiƫnt;
- AI en data-analyses helpen om die uitkomsten beter te meten en verbeteren;
- patiƫntparticipatie borgt dat je de juiste uitkomsten en beslismomenten kiest.
Zonder die driehoek blijft AI in de zorg vaak een technisch experiment in plaats van een structureel onderdeel van het zorgproces.
Metro Mapping: orde scheppen in complexe zorgpaden
Als je AI of digitale tools rondom een zorgpad wilt inzetten, moet dat pad eerst helder zijn. En precies daar komt de Metromap-methodiek (Metro Mapping) in beeld.
De methode, ontwikkeld door industrieel ontwerper Ingeborg Griffioen, visualiseert het zorgtraject als een metronetwerk: met lijnen, haltes en overstappen. Geen rechte lijn, maar meerdere mogelijke routes ā net als bij een echte metrokaart.
Waarom dit zo goed werkt in de oncologie
Na een kankerdiagnose komt een patiƫnt in een wervelstorm terecht:
- emotie en onzekerheid;
- meerdere onderzoeken en consulten;
- verschillende behandelopties met grote impact;
- overdrachten tussen specialismen en soms tussen ziekenhuizen.
Metro Mapping maakt dat traject concreet en bespreekbaar.
- De lijnen zijn verschillende behandelopties (bijvoorbeeld operatie, radiotherapie, systemische therapie).
- De haltes zijn belangrijke momenten: onderzoeken, besluitvorming, start of wijziging van behandeling.
- De overstappen zijn overdrachtsmomenten tussen zorgteams of instellingen.
Voor patiƫnten ontstaat er overzicht en regie. Voor zorgverleners ontstaat er een gedeeld beeld van het traject, inclusief knelpunten en variatie.
Hoe Metro Mapping AI-toepassingen mogelijk maakt
Zodra een zorgpad scherp is uitgetekend, kun je gericht kijken: waar voegt AI waarde toe? Bijvoorbeeld:
- Bij een diagnostische halte kan een AI-model helpen bij beeldanalyse (radiologie, pathologie).
- Bij een keuzemoment kan een beslisondersteunend algoritme laten zien wat eerdere patiƫnten met vergelijkbaar profiel aan uitkomsten hadden.
- Tussen haltes in kan een digitale coach of monitoring-app signaleren of een patiƫnt extra begeleiding nodig heeft.
Metro Mapping is daarmee niet alleen een praatplaat, maar een landkaart voor AI-inzet. Zonder zoān landkaart worden AI-projecten al snel losstaande pilots, zonder duidelijke plek in het zorgpad.
Patiƫntparticipatie als randvoorwaarde, niet als vinkje
Veel strategieplannen noemen het: āpatiĆ«nt centraalā. Maar in de dagelijkse praktijk schuiven patiĆ«nten nog vaak pas aan als alles al bedacht is. Dan mag er nog wat āgebruikersfeedbackā gegeven worden.
De samenwerking tussen Santeon en Johnson & Johnson kiest nadrukkelijk voor iets anders: patiƫnten intensiever betrekken bij het vormgeven van de zorg. Niet alleen bij communicatie, maar bij het ontwerp van zorgpaden en innovaties.
Hoe ziet Ʃchte patiƫntparticipatie eruit?
Een paar concrete vormen die in dit soort trajecten werken:
- Patiƫntenpanels die standaard meelezen en meebeslissen over aanpassingen in zorgpaden.
- Co-creatie sessies waarin patiƫnten, zorgverleners, data-scientists en ontwerpers samen een Metro Map of nieuw AI-ondersteund zorgpad tekenen.
- Actieonderzoek waarin je tussentijds met patiƫnten evalueert: helpt deze app, dit portaal of dit AI-advies je echt?
Bij AI in de zorg is dit extra belangrijk. Patiƫnten moeten kunnen vertrouwen dat:
- hun data veilig is en niet voor andere doelen wordt gebruikt;
- AI geen beslissingen overneemt, maar helpt bij gezamenlijke besluitvorming;
- er altijd ruimte blijft voor hun persoonlijke voorkeuren.
Een AI-oplossing die geen rekening houdt met wat patiĆ«nten belangrijk vinden, wordt Ć³f niet gebruikt, Ć³f vergroot ongelijkheid in de zorg.
Van participatie naar betere AI-modellen
Patiƫntparticipatie is niet alleen ethisch wenselijk, het levert ook betere data en modellen op:
- Je ontdekt welke uitkomstmaten er nog ontbreken (bijvoorbeeld kwaliteit van leven, vermoeidheid, werkhervatting).
- Je leert welke drempels in apps en portals tot uitval zorgen ā en dus bias in je gegevens introduceren.
- Je kunt AI-modellen beoordelen op begrijpelijkheid: snapt een patiƫnt wat er geadviseerd wordt en waarom?
Zonder die feedbacklus bouw je al snel AI die vooral voor techneuten logisch is, maar niet voor mensen die midden in ziekte en behandeling zitten.
Waarom publiek-private samenwerking essentieel is voor AI in de zorg
Als je kijkt naar succesvolle AI-toepassingen in de Nederlandse zorg ā bijvoorbeeld in de radiologie, pathologie of triage ā zie je bijna altijd vier typen spelers samenwerken:
- Zorgorganisaties (ziekenhuizen, eerstelijns zorggroepen)
- Kennisinstellingen (TUās, umcās, onderzoeksinstituten)
- Technologie- en farmabedrijven
- Patiƫntenorganisaties
SanteonāJohnson & Johnson past precies in dat plaatje. En dat is nodig, want:
- Ziekenhuizen hebben de patiƫntengroep, het proces en de klinische kennis.
- Bedrijven hebben de ontwikkelcapaciteit, productkennis en vaak de schaal om een oplossing verder te brengen.
- Onderzoekers zorgen voor methodologie, validatie en onafhankelijke toetsing.
- Patiƫnten geven richting en legitimeren de uitkomsten.
De voordelen ā mits goed ingericht
Een goed ingerichte publiek-private samenwerking kan:
- de tijd van idee naar praktijk jaren verkorten;
- zorgen voor structurele financiering van data-infrastructuur en AI-ontwikkeling;
- kennisdeling versnellen tussen instellingen (zoals binnen het Santeon-netwerk);
- aansluiten op bredere programmaās rond AI voor Nederlandse zorg, zodat er geen eilandjes ontstaan.
Maar dan moeten een paar randvoorwaarden Ć©cht op orde zijn.
De risicoās als je dit onderschat
Zonder duidelijke afspraken loop je serieuze risicoās:
- Onduidelijkheid over data-eigenaarschap en hergebruik van data.
- AI-modellen die niet transparant zijn, waardoor vertrouwen bij zorgverleners en patiƫnten uitblijft.
- Innovatie die te veel gestuurd wordt vanuit commerciƫle belangen in plaats van passende zorg.
Daarom ben ik fan van samenwerkingen waarin vanaf dag Ć©Ć©n wordt vastgelegd:
- welke data waarvoor gebruikt mag worden;
- hoe algoritmen worden gevalideerd, gemonitord en bijgesteld;
- hoe je borgt dat AI-aanbevelingen ondersteunend blijven, niet dwingend;
- hoe alle partijen ā inclusief patiĆ«nten ā zeggenschap houden.
Praktische lessen voor jouw organisatie
Je hoeft geen Santeon-ziekenhuis of farmabedrijf te zijn om van dit voorbeeld te leren. Ook regionale ziekenhuizen, VVT-organisaties of GGZ-instellingen kunnen veel van deze principes toepassen.
1. Begin bij het zorgpad, niet bij de tool
- Teken eerst het huidige traject uit (desnoods op een whiteboard) als een soort simpele Metro Map.
- Markeer: waar ontstaan wachttijden, misverstanden of onnodige herhaalbezoeken?
- Bedenk pas daarna welke digitale of AI-oplossingen daar iets aan kunnen doen.
2. Organiseer patiƫntparticipatie structureel
- Richt een vaste patiƫntenraad voor digitale zorg en AI in.
- Betaal patiƫnten voor hun tijd en expertise; dat hoort bij serieuze participatie.
- Nodig patiƫnten uit bij belangrijke beslismomenten over nieuwe tools en zorgpaden.
3. Zoek bewust publiek-private partners op
- Formuleer eerst zƩlf je zorginhoudelijke vraag en gewenste uitkomsten.
- Ga dan pas op zoek naar een technologiepartner, startup of farmabedrijf dat hierbij past.
- Leg afspraken over data, intellectueel eigendom en publicaties vooraf vast.
4. Werk met real-world data Ć©n real-world evaluatie
- Gebruik data uit de dagelijkse praktijk, niet alleen uit trials.
- Monitor wat er gebeurt zodra een AI-oplossing of digitaal zorgpad live gaat.
- Meet niet alleen klinische uitkomsten, maar ook ervaring, belasting en werkdruk.
5. Verbind je AI-projecten met een bredere strategie
AI in de zorg is geen losstaand IT-project. Koppel het aan:
- regionale of landelijke afspraken over passende zorg;
- je strategie voor hybride zorg (combinatie van fysiek en digitaal);
- opleidingsprogrammaās voor zorgprofessionals rond data en AI.
Zo voorkom je dat elk nieuw AI-idee als een pilot in de marge eindigt.
Waar dit naartoe gaat ā en wat jij nu al kunt doen
De samenwerking tussen Santeon en Johnson & Johnson is geen geĆÆsoleerd nieuwsfeit, maar een signaal. AI, patiĆ«ntparticipatie en hybride zorg komen steeds vaker samen in langjarige publiek-private programmaās. In 2026, tijdens conferenties en veldnormtrajecten, zal dat alleen maar zichtbaarder worden.
Voor iedereen die met AI in de Nederlandse zorg bezig is, zie ik drie concrete vervolgstappen:
- Breng Ć©Ć©n zorgpad in kaart met iets als Metro Mapping en markeer waar AI of digitale ondersteuning logisch is.
- Betrek patiƫnten vanaf het eerste gesprek en houd ze erbij tot en met de evaluatie.
- Zoek partners ā publiek Ć©n privaat ā die willen investeren in een meerjarige samenwerking in plaats van een losse pilot.
De realiteit? De Nederlandse zorg gaat AI niet succesvol invoeren met losse tools of individuele koplopers. Het zijn juist dit soort doordachte publiek-private allianties, gebouwd rond echte zorgpaden en echte patiƫntwensen, die bepalen hoe toekomstbestendig ons zorgstelsel na 2030 nog is.
De vraag is dus niet Ć³f je hiermee aan de slag gaat, maar: met welk zorgpad begin jij?