In 2040 … zijn het merendeel van de interacties tussen patiënt en zorgprofessional gebaseerd op data en algoritmen. Waardevolle en bruikbare data is in overvloed beschikbaar en we zijn als samenleving volledig datagedragen georganiseerd. Gezondheidsgerelateerde gegevens waren in de begin jaren ’20 data nog verantwoordelijk waren voor ongeveer 30% van al het wereldwijde datavolume109, nu is dit zo’n 50%. Na de doorbraak van generatieve AI in 2022 maken we nu echt de vijfde industriële revolutie door110. In tegenstelling tot de vierde industriële revolutie, die gekenmerkt werd door interconnectiviteit en ‘slimme’ toepassingen, staat in deze vijfde industriële revolutie het verfijnen van de interactie tussen mens en machine centraal. Data optimaliseren (‘dragen’) ons handelen.
Data zijn essentieel teamlid in ons handelen
In 2040 verlopen de meeste contacten tussen patiënt en professional niet meer via ‘menselijke’ contacten maar via digitale assistenten die op basis van gerichte parameters een diagnose kunnen stellen en behandelingen kunnen initiëren. Zonder bemoeienis of menselijke interventies. Mensen monitoren continu hun eigen gezondheid. Thuis registreren sensoren slaap, hartslag, stappen, activiteiten in huis en voedingsinname. Smart implants monitoren metabolisme en hersenactiviteiten, en door middel van robotmaatjes wordt ook de mentale gesteldheid in beeld gebracht. Het digitale tijdperk vormde een kantelpunt waardoor data een centrale rol hebben gekregen in organisaties en hun onderliggende processen en activiteiten. Data worden niet langer gezien als enkel een bijproduct van activiteiten. Deze perceptie is in de afgelopen jaren alleen maar sterker geworden, mede gedreven door technologische vooruitgang en forse personeelstekorten.
Primaire en ondersteunende processen van zorgorganisaties zijn door de keuze voor het datagedragen werken volledig geoptimaliseerd. We zijn ten opzichte van de begin jaren ’20 de potentie van systemen en onderliggende technologieën veel meer gaan benutten. En zijn datagedragen gaan leren nu we de complexiteit erkennen. Passend gebruik van data in de zorg heeft vooral grote impact op toegankelijkheid, betaalbaarheid en kwaliteit van zorg. Zo heeft alleen al de inzet van algoritmen de mondiale kosten van de zorg met zo’n 10% per jaar gereduceerd111.
Verschuiving in taken en verantwoordelijkheden door hyperautomatisering
Mede door de groeiende schaarste aan geschikt personeel lag in de afgelopen jaren in veel organisaties de nadruk op hyperautomatisering van handelingen in het primaire én ondersteunende proces van de zorg. Er is getracht om waar relevant de ‘robot’ uit de ‘(zorg)professional’ te halen en het arbeidspotentieel aanzienlijk te vergroten. Zo zijn veel Robotic Process Automation-toepassingen ingericht, waarmee we erin geslaagd zijn om de administratieve last en repeterende handelingen voor zorgprofessionals nagenoeg te minimaliseren. Aan het begin van de jaren ‘20 werd nog geschat dat zorgprofessionals zo’n 40% van hun tijd besteedden aan registraties112. Inmiddels is dit gereduceerd tot slechts 10%. De opkomst van generatieve AI speelde hierin een belangrijke rol. Door de speech-to-tekst techniek zijn toetsenborden nu overbodig en Large Language Models stellen behandelplannen op. Het UMCG nam in november 2023 het voortouw in Europa met de grootschalige inzet van chatbots voor het beantwoorden van vragen113. Deze praktijk is op dit moment volkomen standaard.
Software is intuïtief, gebruiksvriendelijk en ieder stukje data draagt bij aan het verlichten en verbeteren van de zorg. Geavanceerde algoritmes detecteren ziektes vroegtijdig, ze voorspellen ziekteverloop en bieden patiënten optimale ondersteuning met gepersonaliseerde zorg. Anderzijds optimaliseren ze bedrijfsprocessen rondom routeplanning, roostering en registratie. Algoritmische doorbraken uit de begin jaren ’20 zijn breed ingevoerd. Zo worden MRI-scans nu ingezet om een verhoogd risico op borstkanker te herkennen114, een hartinfarct sneller en accurater te diagnosticeren115 en het risico op dementie te bepalen aan de hand van spraakpatronen116. Aanvankelijk wekte het verbazing dat MedPalm-2 in 2023 slaagde voor het artsenexamen117 en dat ChatGPT op minstens vergelijkbaar niveau acteerde als een zorgprofessional bij medische diagnoses op de SEH118. Tegenwoordig is het eerder opmerkelijk als we bij de medische besluitvorming geen gebruik maken van dergelijke algoritmen. In 2027 had slechts 1 op de 5 zorgorganisaties een door AI-ondersteund datacommando-centrum ingericht om zorgcoördinatie, zorguitkomsten of kostenreductie te verbeteren119. Tegenwoordig beschikt elke zorgorganisatie zelf of door samenwerking over zo’n centrum.
Hyperautomatisering heeft geleid tot een verschuiving in de taken en verantwoordelijkheden van (zorg)professionals. Ze concentreren zich nu vooral op het coördineren van zorg, het beoordelen van complexe gevallen en het begeleiden van patiënten bij het begrijpen van gepersonaliseerde behandelingsplannen. De nadruk is komen te liggen op het begeleiden van de patiënt/cliënt in de besluitvorming over wel of niet behandelen. Ze vormen ook nadrukkelijker een tweespan vormen met een digitale assistent die oproepbaar is via een slimme contactlens120. Zeker niet alle taken zijn weggevallen door AI en hyperautomatisering, maar het werkgebied is wel echt veranderd121. Sommige banen binnen zorg en ondersteunende diensten zijn zelfs overbodig geworden, al was en is er nog altijd voldoende werk in de zorg.
De opkomst van nieuwe geavanceerde technologieën heeft ook nieuwe specialisaties geïntroduceerd. Experts in genomica, gegevensanalyse en virtuele zorg zijn tegenwoordig erg in trek. Dit resulteert in een groeiende behoefte aan technisch personeel, variërend van software-ontwikkelaars tot datawetenschappers en robotica-ingenieurs. De vraag naar professionals met expertise in informatietechnologie, cybersecurity en data-analyse is explosief gestegen, mede door de groeiende noodzaak om gevoelige patiëntgegevens te beheren, technologische infrastructuur te onderhouden en nieuwe digitale zorgtoepassingen te ontwikkelen. Zorgprofessionals zullen ook moeten samenwerken met AI-systemen voor geoptimaliseerde behandelingsplannen en ze moeten bekwaam zijn in het interpreteren van gegevens die afkomstig zijn van diverse slimme toepassingen en hulpmiddelen. Singapore was in 2024 het eerste land dat aankondigde subsidies te verstrekken aan alle inwoners boven de 40 jaar die zich wilden voorbereiden op een toekomst met AI122. Inmiddels zijn nationale AI-cursussen123 in meerdere landen verplicht gesteld. Het werken met data en onderliggende toepassingen heeft een prominente rol gekregen in het opleiden van (zorg)professionals. Tegelijkertijd worden algoritmen ingezet om (toekomstige) zorgprofessionals voortdurend te informeren over actuele kennis en inzichten124.
Ook in de werkomgeving van zorgprofessionals wordt data meer benut. Datagedragen organisaties zetten geavanceerde sensoren en databronnen in om proactief burn-outs, compassiemoeheid en personeelsverloop te herkennen. Hiermee bevorderen ze een duurzame balans tussen werk en privé, wat bijdraagt aan het welzijn en de tevredenheid van hun medewerkers. Het voorkomen van uitval is op de lange termijn immers kosteneffectiever op de lange termijn dan uitval opvangen. Al in de vroege jaren ‘20 integreerde Microsoft 365 al begin jaren ’20 het algoritme Joye in Microsoft Teams. Dit algoritme analyseert werkpatronen en doet persoonlijke suggesties om het mentaal welzijn te bevorderen125. Toen bleek dat in de 2e helft van de jaren ’20 het aantal werkenden in de zorg dat tegen een burn-out aan zat, was gestegen van 1 op de 4 werkenden naar 1 op de 3 werkenden126, zette ook Nederland hier volop op in. Dankzij een combinatie van preventieve maatregelen en verminderde werkdruk door hyperautomatisering, is het verzuim sinds 2023 gehalveerd en zijn uitstroomcijfers gestabiliseerd.
Algoritmen optimaliseren logistieke processen en onderzoek
De logistieke processen in de zorgsector zijn door de inzet van technologieën zoals asset-tracking en transportrobots maximaal geautomatiseerd. Niet meer dan logisch, gezien het inzicht dat meer dan 40% van de activiteiten in de zorg geen directe zorghandelingen betreffen127. Robots zijn sowieso cruciale rollen gaan vervullen, bijvoorbeeld bij chirurgische ingrepen, medicatie-uitgifte, revalidatie en in de langdurige zorg. Wereldwijd ondergaan iedere maand tientallen miljoenen mensen een volledig geautomatiseerde bloedafname128. Uber Health vervoert al jaren ouderen met dementie in zelfrijdende auto’s om de risico’ op ongevallen in het verkeer te verkleinen129. Bovendien hebben geavanceerde AI-systemen een sleutelrol veroverd in klinisch onderzoek wat leidde tot een marktwaardegroei van ruim 30% sinds 2022130,131. Verge Genomics kondigde in 2022 al een mogelijk nieuw medicijn aan voor ALS, volledig ontwikkeld met behulp van AI132 en AstraZeneca deed een miljoenen investering om een AI-start-up over te nemen voor het ontwikkelen van kankerbehandelingen133. Mede dankzij AI zijn de ontwikkelkosten van nieuwe medicijnen met zo’n 70% gereduceerd134.