AI-model voorspelt zorgvraag voor efficiëntere planning

Sophie Jansen · 2026-02-13

Stel je voor dat je als zorgmanager precies kunt voorspellen hoeveel bedden je volgende maand nodig hebt. Of hoeveel personeel er moet zijn tijdens de griepgolf. Dat is precies waar onderzoekers van de Universiteit van Hertfordshire nu aan werken. Ze ontwikkelen een AI-model dat de zorgvraag voorspelt, zodat ziekenhuizen en zorginstellingen proactief kunnen plannen. Het bijzondere? Dit model kijkt niet naar individuele patiënten, maar naar het hele systeem. Terwijl veel AI-toepassingen in de zorg zich richten op diagnostiek, gaat dit model over operationele planning. Over het efficiënt inzetten van middelen, personeel en capaciteit. ### Hoe werkt dit AI-voorspellingsmodel? Het systeem analyseert vijf jaar aan historische data. Denk aan cijfers over opnames, behandelingen, heropnames en beddencapaciteit. Maar het gaat verder dan dat. Het model houdt ook rekening met demografische factoren zoals leeftijd, geslacht en sociaaleconomische status in de regio. Professor Iosif Mporas, die het project leidt, legt uit: "Samen met de NHS ontwikkelen we tools die kunnen voorspellen wat er gebeurt als we niets doen. We kunnen kwantificeren wat de impact is van veranderende demografie op de zorgmiddelen." ### Waarom dit model verschilt van andere AI-toepassingen - Het richt zich op systeembrede planning, niet op individuele patiënten - Het gebruikt bestaande historische data die veel organisaties al hebben - Het model geeft inzicht in korte-, middellange- en lange-termijn effecten - Het helpt leiders om van reactief naar proactief management te gaan Charlotte Mullins, Strategic Programme Manager bij NHS Herts and West Essex, ziet de praktische waarde: "Strategische modellering van vraag kan alles beïnvloeden, van patiëntuitkomsten tot het aantal patiënten met chronische aandoeningen. Dit instrument kan NHS-leiders helpen proactievere beslissingen te nemen." ### De praktische toepassing in de Nederlandse context Hoewel dit onderzoek in het Verenigd Koninkrijk plaatsvindt, zijn de lessen direct relevant voor Nederland. Onze zorg staat onder vergelijkbare druk: vergrijzing, personeelstekorten en stijgende kosten. Een AI-model dat zorgvraag voorspelt, kan Nederlandse ziekenhuizen helpen hun middelen slimmer in te zetten. Het mooie is dat veel Nederlandse zorginstellingen al jaren data verzamelen. Die archieven met historische informatie kunnen nu eindelijk vooruitkijkend worden ingezet. In plaats van te reageren op wat gisteren gebeurde, kunnen managers anticiperen op wat morgen komt. ### Wat betekent dit voor de toekomst van zorgplanning? Momenteel wordt het model getest in ziekenhuizen, maar de roadmap is ambitieus. De onderzoekers willen het uitbreiden naar eerstelijnszorg, thuiszorg en verpleeghuizen. Die uitbreiding sluit aan bij de structurele veranderingen in de zorg, waar steeds meer zorg dichtbij huis wordt geleverd. Het project toont aan dat legacy-data kostenefficiëntie kan stimuleren. Predictive modellen kunnen helpen bij "niets doen"-scenario's en bij het toewijzen van middelen in complexe omgevingen zoals de zorg. Het benadrukt vooral het belang van het integreren van verschillende databronnen - van personeelsaantallen tot bevolkingsgezondheidstrends - om tot een samenhangend beeld voor besluitvorming te komen. Voor zorgprofessionals in Nederland die met AI aan de slag willen, biedt dit model een concrete invalshoek. Het gaat niet om vervanging van menselijk oordeel, maar om ondersteuning. Om betere informatie voor betere beslissingen. En dat is precies waar technologie in de zorg over zou moeten gaan: mensen helpen om betere zorg te leveren.