Predictive analytics verandert de gezondheidszorg in een razendsnel tempo. Healthcare IT-consultants van ScienceSoft schatten dat de wereldwijde markt voor healthcare analytics groeit van circa 37 miljard dollar naar ruim 121 miljard dollar in de komende jaren. Zorgbeslissingen worden daarmee steeds vaker gestuurd door voorspelling in plaats van ervaring. Ondertussen groeit de spanning rond inclusiviteit, transparantie en vertrouwen. De twijfel blijft of deze vorm van zorg voor iedereen even goed werkt.
▼
Een snelgroeiende markt met grote beloftes
Zorgorganisaties investeren tonnen geld in analytics. Niet alleen om kosten te drukken, maar vooral om uitkomsten te verbeteren. Predictive modellen voorspellen risico’s, ondersteunen diagnoses en helpen capaciteit te plannen. Volgens experts is deze groei geen kortstondige rage, maar een indicatie dat de zorg blijvend anders gaat werken.
Met andere woorden: snellere beslissingen, minder complicaties en meer gepersonaliseerde zorg.
Hoe analytics vandaag wordt ingezet
In de praktijk zien we verschillende toepassingen samenkomen.
- Risicovoorspelling bij chronische aandoeningen.
- Vroegtijdige signalering van complicaties.
- Optimalisatie van ziekenhuiscapaciteit en personeel.
- Ondersteuning bij behandelkeuzes op basis van vergelijkbare patiëntprofielen.
Steeds vaker werken deze systemen in realtime. Data uit dossiers, wearables en sensoren voedt modellen die continu bijsturen.
Een opvallende ontwikkeling hierbij is de digitale twin van de patiënt. Dit is een virtueel model dat iemands gezondheid simuleert op basis van data. Artsen testen hiermee scenario’s voordat ze ingrijpen, zoals wat er gebeurt als een behandeling wordt aangepast of hoe groot het risico is bij een andere dosering.
Dit maakt zorg voorspellender, maar ook abstracter. De patiënt wordt als het ware deels een datamodel, en dat vraagt om bewuste keuzes in aannames en gebruikte data.
Waar patiënten AI nu al tegenkomen
Voor patiënten is AI geen dingetje van morgen meer. Bots bepalen steeds vaker wie snel zorg krijgt. Algoritmen ondersteunen artsen niet alleen bij radiologie en beeldanalyse, maar AI adviseert ook over behandelroutes en medicatie. Deze systemen bepalen in de praktijk hoe snel iemand wordt geholpen, welke zorg wordt ingezet en hoe intensief het herstel wordt gevolgd.
De zorgen achter de vooruitgang
Onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam waarschuwen dat deze systemen niet vanzelf eerlijk zijn. Veel modellen trainen op historische data die bestaande ongelijkheden bevatten. Wie minder voorkomt in dit soort datasets, loopt meer risico op foutieve voorspellingen.
Dit roept grote zorgen op.
- Bias in diagnoses en behandeladvies.
- Onduidelijkheid over hoe beslissingen tot stand komen.
- Minder ruimte voor menselijke context en nuance.
- Afname van vertrouwen bij patiënten die de logica niet begrijpen.
Voor patiënten voelt AI vaak onzichtbaar, maar allesbepalend.
Wat dit vraagt van data en research
De belangrijkste factor ligt, zoals bij veel vraagstukken, in betere keuzes. Toezicht en verantwoording worden vaste onderdelen van het ontwikkelproces. Predictive analytics kan de zorg verbeteren, maar de vraag blijft of onderzoek ook durft te sturen op wie er beter van wordt.