Skip to the main content

AI community Registratielast in de zorg

De AI-community registratielast haalt knelpunten en barrières op, leidt naar bestaande initiatieven en voorzieningen en initieert nieuwe samenwerkingen indien nodig. Met als stip op de horizon: een situatie waarin AI-systemen optimaal kunnen bijdragen aan het verminderen van registratielast.

Registratielast in de gezondheidszorg is een knelpunt 
Registratielast in de gezondheidszorg verwijst naar de tijd en moeite die zorgprofessionals moeten besteden aan het documenteren en bijhouden van patiëntgegevens en andere administratieve taken. Dit omvat zaken als het invullen van formulieren, het bijhouden van elektronische patiëntendossiers (EPD’s), het rapporteren van behandelingen en het registreren van (medische) gegevens.

Hoewel deze taken belangrijk zijn voor de kwaliteit en continuïteit van de zorg, kunnen ze ook belastend zijn. Dit omdat ze tijd in beslag nemen die anders aan directe patiëntenzorg zou kunnen worden besteed.

AI-systemen kunnen helpen met het verminderen van de registratielast: 

  • AI-gestuurde Elektronische Patiëntendossiers: AI kan helpen bij het stroomlijnen en automatiseren van gegevensinvoer in elektronische patiëntendossiers. Dit kan door spraakherkenning voor het dicteren van notities of door het automatisch extraheren van relevante informatie uit gescande documenten of digitale bronnen;
  • Spraakherkenning: AI-gestuurde spraakherkenningssystemen kunnen artsen en zorgverleners helpen door gesproken taal direct om te zetten in geschreven tekst, wat tijd bespaart bij het handmatig invoeren van gegevens;
  • Natuurlijke Taalverwerking: NLP kan worden gebruikt om ongestructureerde data, zoals doktersnotities, te analyseren en te categoriseren. Dit helpt bij het efficiënter organiseren van patiëntinformatie en kan helpen bij het automatiseren van bepaalde administratieve processen;
  • Geautomatiseerde Beslissingsondersteuning: AI-systemen kunnen zorgverleners ondersteunen met klinische besluitvorming door het leveren van gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van patiëntgegevens. Dit kan helpen bij het verminderen van fouten en het versnellen van het besluitvormingsproces.

Een AI-community is geslaagd als er sprake is van onderstaande situatie: 

  • Zorgaanbieders. Zorgaanbieders zijn voorzien van contacten, kennis en vaardigheden om het innovatie en implementatieproces in hun instelling succesvol te doorlopen en te komen tot succesvolle borging en financiering van AI-systemen.  
  • Kennisinstellingen. Zorgaanbieders zijn verrijkt met nieuwe kennis en inzichten door de koppeling met kennisinstellingen. 
  • Ondernemers en innovators. Zorgaanbieders zijn verrijkt met nieuwe kennis en inzichten door de koppeling met ondernemers en innovators. Ook koppelingen met financierders.  
  • Nationale overheid. Er wordt gewerkt aan de opschaling en grootschalige duurzame en schaalbare inzet van AI-systemen voor registratie. Versterken van trust en confidence in en tussen actoren en in data. Komen tot randvoorwaarden, die breed gebruik mogelijk maakt.  
  • Financiers. Nieuwe bewezen producten en diensten, die de betaalbaarheid en kwaliteit van de geleverde zorg vergroten. 

Hieronder vind je de werkwijze van de AI-community registratielast:

Denk jij mee?

Inleiding

Voor het vormen van een AI-community registratielast is het belangrijk om te begrijpen wie geïnteresseerd is en wat de huidige stand van zaken is. Daarom hebben we een grote uitvraag gepland. Deze hebben we opgesteld om een overzicht te creëren van de stand van zaken, best practices en knelpunten rond het onderwerp AI-systemen tegen registratielast. Hoewel primair gericht op medewerkers van zorgaanbieders zijn we ook erg benieuwd naar de ervaringen van ondernemers, rijksambtenaren en iedereen die geïnteresseerd is.

Motivatie

Er zijn al veel pilotprojecten binnen zorgaanbieders in Nederland om AI-systemen te gebruiken voor een gemakkelijkere en efficiëntere registratie van gegevens. We zien dat veel zorgaanbieders nieuwsgierig zijn naar hoe ze deze systemen het beste kunnen gebruiken. Maar we zien ook dat deze pilots geïsoleerd staan en dat veel potentieel verloren gaat omdat de vele betrokkenen momenteel niet van elkaar leren. Dit zou kunnen veranderen met onze AI-community.  

Doelstelling

Wat we leren uit onze uitvraag, gebruiken we om de ontwikkelingen te versnellen door kennis uit te wisselen en de juiste mensen bij elkaar te brengen. Om informatie te verspreiden en de discussie te bevorderen, plannen we in het najaar van dit jaar ook rondtafelgesprekken. Naast de resultaten van de uitvraag willen we ook voorbeelden van best practices en ervaren knelpunten met de AI-community delen via een digitaal glossy. Als we in de uitvraag resultaten iets veelbelovends voor dit doel zien en de respondenten ervoor kiezen om hun contactgegevens te delen, nemen we contact met hen op voor meer details.

Meedoen

Heb je gedachten over of ervaring met AI-systemen tegen registratielast? Vul dan onze vragenlijst in! Dat duurt minder dan 10 minuten. Insturen kan tot 30 september 2024 via onderstaande link.

Downloads

Onze experts

Mocht je naar aanleiding van deze pagina nog vragen hebben, dan horen wij die graag!
Stuur gerust een e-mail naar onze expert Alexandra.
Portretfoto van Alexandra Kapeller

Alexandra Kapeller

Alexandra Kapeller

Strategisch adviseur

AI

Bekijk profiel
Go to top

Volg ons