AI-voorspellingsmodel optimaliseert zorgmiddelen in Nederland

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 nodig is tijdens een griepepidemie. Dat is precies waar onderzoekers van de University of Hertfordshire nu aan werken met een nieuw AI-voorspellingsmodel. ### Waarom dit model anders is De meeste AI-toepassingen in de zorg richten zich op diagnostiek of individuele patiëntenzorg. Dit model doet iets fundamenteel anders - het kijkt naar het hele systeem. Het gaat niet over één patiënt, maar over de complete operatie van een zorginstelling. Dat onderscheid is belangrijk voor bestuurders die overwegen waar ze AI willen inzetten. Want soms heb je geen tool nodig die diagnoses stelt, maar een systeem dat helpt met planning en middelen. ### Hoe het werkt Het model gebruikt vijf jaar aan historische data om zijn voorspellingen te maken. Het kijkt naar allerlei factoren: - Aantal opnames en behandelingen - Heropnames en bedcapaciteit - Druk op de infrastructuur - Beschikbaarheid van personeel - Lokale demografie zoals leeftijd, geslacht en sociaal-economische status 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 ook de impact meten van veranderende demografie op zorgmiddelen." ### Van reactief naar proactief Het mooie aan dit systeem is dat het zorgleiders helpt om vooruit te kijken. In plaats van te reageren op problemen, kunnen ze nu anticiperen. Het model maakt voorspellingen voor de korte, middellange en lange termijn. Charlotte Mullins, Strategic Programme Manager bij NHS Herts and West Essex, zegt hierover: "Strategische modellering van vraag kan alles beïnvloeden, van patiëntuitkomsten tot het aantal patiënten met chronische aandoeningen." Ze voegt toe: "Als we dit tool goed gebruiken, kunnen NHS-leiders proactievere beslissingen nemen en het 10-jarenplan van het Central East Integrated Care Board realiseren." ### Toekomstplannen en uitbreiding Momenteel wordt het model getest in ziekenhuizen, maar de plannen gaan verder. Het team wil het systeem uitbreiden naar: - Gemeenschapsdiensten - Verpleeghuizen - Andere zorginstellingen Deze uitbreiding sluit aan bij structurele veranderingen in de regio. Het Hertfordshire and West Essex Integrated Care Board dient 1,6 miljoen inwoners en gaat fuseren met twee naburige besturen. Die fusie creëert het Central East Integrated Care Board. De volgende ontwikkelingsfase zal data van deze grotere populatie gebruiken om de voorspellende nauwkeurigheid te verbeteren. Meer data betekent betere voorspellingen - en dat is precies waar AI sterk in is. ### Waarom dit belangrijk is voor Nederland Nederlandse zorginstellingen staan voor vergelijkbare uitdagingen als de NHS. Ook hier hebben we te maken met: - Vergrijzing van de bevolking - Toenemende zorgvraag - Beperkte middelen en personeelstekorten - De noodzaak tot efficiëntere planning Dit project laat zien hoe historische data kostenefficiëntie kan stimuleren. Het toont aan dat voorspellende modellen zowel "niets doen"-scenario's als resourceallocatie kunnen informeren in complexe dienstverleningsomgevingen. Het benadrukt ook de noodzaak om verschillende databronnen te integreren - van personeelsaantallen tot bevolkingsgezondheidstrends - om een uniform beeld te creëren voor besluitvorming. ### De menselijke kant van AI Wat me het meest raakt aan dit project is hoe het de menselijke kant van zorg ondersteunt. Door betere planning kunnen zorgverleners zich meer richten op wat echt belangrijk is: patiëntenzorg. Minder administratie, minder stress over planning, meer tijd voor mensen. Dat is waar technologie echt waarde toevoegt - niet door mensen te vervangen, maar door ze te ondersteunen in hun belangrijke werk. En dat is precies wat dit AI-model probeert te doen.