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 een nieuw AI-voorspellingsmodel van de Universiteit van Hertfordshire op mikt. Het draait allemaal om het slimmer inzetten van middelen in de zorg, zodat patiënten betere zorg krijgen en de kosten beheersbaar blijven. We weten allemaal dat de zorg onder druk staat. Wachtlijsten, personeelstekorten, stijgende kosten – het zijn dagelijkse uitdagingen. Wat veel mensen niet weten, is dat zorginstellingen vaak bergen historische data hebben liggen die nooit echt worden gebruikt. Die data bevat goud waardevolle informatie, maar blijft meestal in de archieven steken. ### Hoe werkt dit AI-model eigenlijk? Het team van professor Iosif Mporas heeft vijf jaar aan historische gegevens van de Britse NHS gebruikt om het model te trainen. We hebben het over cijfers over opnames, behandelingen, heropnames, beddencapaciteit en infrastructuurdruk. Maar het gaat verder dan dat. Het systeem houdt ook rekening met demografische factoren zoals leeftijd, geslacht en sociaaleconomische status in de regio. Wat dit model bijzonder maakt, is de focus. De meeste AI-toepassingen in de zorg richten zich op diagnostiek voor individuele patiënten. Dit model kijkt naar het hele systeem. Het helpt bestuurders en managers om op operationeel niveau betere beslissingen te nemen over: - Personeelsplanning en -inzet - Capaciteitsmanagement van bedden en behandelkamers - Voorraadbeheer van medicijnen en materialen - Lange termijn investeringsbeslissingen Professor Mporas legt het zo uit: "Door samen te werken 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." ### Van reactief naar proactief handelen Het mooie van voorspellende modellen is dat ze leiderschap helpen verschuiven van brandjes blussen naar preventie. Charlotte Mullins, strategisch programmamanager bij NHS Herts and West Essex, ziet het potentieel: "Strategische modellering van vraag kan alles beïnvloeden, van patiëntuitkomsten tot het groeiende aantal patiënten met chronische aandoeningen." Ze vervolgt: "Als we dit tool goed gebruiken, kunnen NHS-leiders proactievere beslissingen nemen. Het helpt bij de uitvoering van ons 10-jarenplan." Momenteel wordt het model getest in ziekenhuizen, maar de roadmap is ambitieus. Het team wil het uitbreiden naar eerstelijnszorg, thuiszorg en verpleeghuizen. Die uitbreiding komt precies op tijd, want de zorgstructuur in de regio is aan het veranderen. De Hertfordshire and West Essex Integrated Care Board, die 1,6 miljoen inwoners bedient, gaat fuseren met twee buurregio's. Samen vormen ze straks de Central East Integrated Care Board. Het AI-model zal dan data van deze grotere populatie kunnen gebruiken, wat de voorspellende nauwkeurigheid alleen maar ten goede komt. ### Wat kunnen Nederlandse zorginstellingen hiervan leren? Hoewel dit project in het Verenigd Koninkrijk plaatsvindt, zijn de lessen universeel toepasbaar. Nederlandse ziekenhuizen en zorginstellingen hebben vergelijkbare uitdagingen en beschikken over vergelijkbare data. Het project toont aan dat legacy-data kostenefficiënties kan opleveren en dat voorspellende modellen kunnen helpen bij complexe beslissingen over middelenallocatie. De kernboodschap? Het integreren van verschillende databronnen – van personeelsaantallen tot populatiegezondheidstrends – creëert een uniform beeld voor besluitvorming. En in een tijd waarin elke euro en elke zorgmedewerker telt, kan dat het verschil maken tussen overleven en excelleren. Het project loopt nog tot 2026, met twee fulltime postdoctorale onderzoekers die continu aan verbeteringen werken. Voor zorgprofessionals in Nederland die met AI aan de slag willen, biedt dit een blauwdruk voor hoe je historische data kunt omzetten in toekomstgerichte inzichten. Het gaat niet om het vervangen van menselijk oordeel, maar om het versterken ervan met data-ondersteunde inzichten.