Is AI in de GGZ vooral een hype, of verandert het daadwerkelijk de manier waarop zorg wordt geleverd? Volgens Kars Koele, EHealth Specialist bij Minddistrict, ligt de grootste impact niet waar veel mensen die verwachten. “Wat we nu zien gebeuren is dat heel veel mensen direct denken aan chatbots die met je gaan praten en jou beter gaan maken”, zegt hij. Maar juist daar zit volgens hem het risico. Tijdens Data Driven Healthcare laat hij zien waar AI vandaag écht waarde toevoegt — en waarom de sector eerst beter moet kijken naar de data die al beschikbaar is.
AI in de GGZ: behandeling vereist zorgvuldigheid
De opkomst van generatieve AI heeft ook de GGZ bereikt, maar Koele plaatst daar duidelijke kanttekeningen bij. Volgens hem sluiten chatbots en taalmodellen nog onvoldoende aan op wat goede zorg vraagt. “Een LLM heeft de neiging om jou te bevestigen in de dingen die jij zegt”, legt hij uit. “En een heel groot deel van GGZ-behandeling is juist uitdagen, prikkelen en soms de pijn opzoeken”.
Dat maakt het gebruik van dit soort technologie in een behandelcontext uitdagend. “Ik zeg niet dat hier geen potentieel zit, maar dit is een thema waar je wetgeving, validiteit en ethiek niet naast je neer mag leggen”. Volgens Koele moet je daarom kritisch zijn op LLM’s die nu beloftes doen op het gebied van mentaal welzijn. “Die creëren de illusie van een zorgverantwoordelijkheid”, zegt hij kritisch. “En mensen kunnen dat niet altijd goed inschatten. Dan wordt het gevaarlijk”.
De echte winst van AI zit in processen
Waar AI in de GGZ op dit moment wél veel waarde toevoegt, is volgens Koele vooral in de processen rondom zorg. “De huidige toepassing van AI is allemaal procesgerelateerd. Niks is echt behandelspecifiek”.
Een van de meest concrete voorbeelden is spraakgestuurd rapporteren. “Je bent in gesprek met iemand en de samenvatting daarvan wordt direct naar je patiëntendossier geschreven”. Daarmee wordt een van de grootste frustraties in de zorg aangepakt: administratiedruk. “Dat is een enorme meerwaarde waar heel veel klanten ook al direct opgedoken zijn”, zegt Koele. “De meerderheid van onze klanten is er in ieder geval al mee aan het werk of zit in een pilotfase”.
De impact daarvan is direct merkbaar in de praktijk: minder tijd kwijt aan verslaglegging en meer ruimte voor het daadwerkelijke contact met de cliënt.
Sneller en beter beslissen met bestaande kennis
Naast efficiëntie helpt AI ook om sneller toegang te krijgen tot bestaande kennis. In de GGZ is veel informatie beschikbaar in protocollen, behandelmethodieken en databanken, maar die is niet altijd makkelijk te benutten.
“Als jij elke keer een deep dive moet doen over de specifieke casuïstiek van iemand, dan is dat een enorme klus”, zegt Koele. AI kan die stap verkorten door relevante opties sneller inzichtelijk te maken. “Als een AI-tool dat voor je kan doen en aan kan bieden, dan versnelt dat enorm het werktempo. En kan je sneller aan de slag met daadwerkelijk een cliënt”.
Daarbij is afbakening essentieel. “Bij de toepassingen waar ik het over heb, mag de tool niks anders gebruiken dan de bestaande protocollen”. Het gaat dus niet om nieuwe inzichten genereren, maar om bestaande kennis beter toegankelijk maken.
Van standaardvragenlijst naar écht maatwerk
Waar Minddistrict zich nadrukkelijk op richt, is analytische AI: het beter benutten van bestaande data om zorg persoonlijker en effectiever te maken. “AI is een beetje gekaapt door de generatieve AI”, stelt Koele. “Wij zitten veel meer op het gebied van machine learning en analytische AI”.
De GGZ werkt traditioneel met gestandaardiseerde vragenlijsten, zoals de PHQ-9 voor depressie. Maar volgens Koele is dat slechts een deel van het verhaal. “Wat wij nu aan het doen zijn is het aantal datapunten verhogen. Dus verder gaan dan zo’n gestandaardiseerde vragenlijst”.
Dat betekent dat er ook gekeken wordt naar andere factoren, zoals kwaliteit van leven, dagelijks gedrag en de bredere context van iemands situatie. Al die informatie wordt vervolgens geanalyseerd. “We brengen in kaart welk symptoom de meeste impact heeft en welk symptoom de meeste invloed heeft op de rest”.
Dat leidt tot andere keuzes in de behandeling. Koele schetst een concreet voorbeeld: “Als iemand schulden heeft en daardoor in de stress zit, dan is het niet gek dat die persoon angstig of depressief wordt”. In zo’n geval is het niet logisch om alleen de psychische klachten te behandelen. “Je moet in dit geval niet de angsten behandelen, want die blijven terugkomen als iemand financieel in de problemen zit”. Die bredere blik maakt zorg volgens hem effectiever en mensgerichter.
AI als hulpmiddel, niet als vervanger van de professional
De kracht van deze benadering zit in het ondersteunen van de professional, niet in het vervangen ervan. Analytische AI helpt om verbanden zichtbaar te maken die anders moeilijk te zien zijn. “Dat is complexe modellering op basis van wat er al is”, zegt Koele. “Er zitten geen hallucinaties in. We maken zichtbaar wat er al is”.
Daarmee verschilt deze vorm van AI fundamenteel van generatieve toepassingen. Het doel is niet om antwoorden te verzinnen, maar om betere inzichten te geven op basis van bestaande data. “Op basis daarvan zou je veel completere aanbevelingen kunnen doen voor het herstel van iemand”.
Privacy en datakwaliteit als harde randvoorwaarde
In de GGZ is zorgvuldig omgaan met data cruciaal. Koele is daar uitgesproken over. “Je wil niet dat mentale kwetsbaarheden bijvoorbeeld bij een adverteerder terechtkomen. Daar kan je echt mensen kwaad mee doen”.
Daarom werkt Minddistrict met Europese standaarden en infrastructuur. “Ons doel is om op basis van data die in Europa staat, gevalideerd is en veilig is, aanbevelingen te kunnen doen”. Daarbij spelen wet- en regelgeving zoals de AVG, de Medical Device Regulation en de AI Act een belangrijke rol.
Tegelijkertijd moet data ook bruikbaar blijven. “Voor ons is het heel belangrijk dat data inzichtelijk, bruikbaar en toepasbaar is. Voor de juiste mensen”. Alleen dan kan samenwerking in de zorg daadwerkelijk verbeteren.
Steeds persoonlijkere zorgpaden
De volgende stap ligt volgens Koele in verdere personalisatie van zorg. Door data slimmer te gebruiken, kunnen behandelingen steeds beter aansluiten op de persoon. Hij schetst een toekomst waarin niet alleen symptomen, maar ook voorkeuren en leerstijlen worden meegenomen. “Misschien reageert iemand tien keer beter op video, dan bied je meer video aan. Of iemand schrijft graag, dan bied je meer schrijfgerichte interventies. Ook het netwerk rondom de cliënt kan een verrijking van zorg bieden. Denk aan de inzichten van naasten, of eerdere of parallelle ondersteuningstrajecten”.
Zo ontstaat stap voor stap een route naar herstel dat niet alleen gebaseerd is op diagnose, maar ook op wie iemand is en wat voor hen werkt.
Waarom is Data Driven Healthcare de moeite waard?
Voor professionals die verder willen kijken dan de hype, is Data Driven Healthcare volgens Koele precies de juiste plek. “Dat is het congres waar je net dat stapje dieper zet”, zegt hij. “Het is iets minder trendgeneuzel en iets meer van: wat betekent dit voor de dagelijkse praktijk”. Juist dat maakt het waardevol voor zorgprofessionals. “Je vindt daar mensen waarmee je echt dat gesprek kan voeren”, aldus Koele. Niet alleen over technologie, maar vooral over de vraag hoe die technologie daadwerkelijk bijdraagt aan betere zorg.
Ontdek de potentie van AI in de gezondheidszorg
AI in de GGZ biedt veel potentie, maar volgens Kars Koele ligt de grootste impact voorlopig niet bij slimme chatbots die cliënten behandelen. Die zit in het verbeteren van processen, het slimmer ontsluiten van kennis en het analyseren van bestaande data om zorg persoonlijker en effectiever te maken. Zijn belangrijkste boodschap is dan ook helder: “Laten we eerst kijken wat we kunnen doen met de informatie die er al is.”
Wil je ontdekken hoe AI in de GGZ zich ontwikkelt voorbij de hype en wat dat concreet betekent voor jouw praktijk? Bezoek dan Data Driven Healthcare op 3 juni 2026 en ga het gesprek aan met experts uit het veld. Meer weten over het programma? Download dan de brochure.
