Door Marcel de Krosse, arts en voormalig bestuursadviseur, CIZ en Casper van Olden, arts, medisch adviseur en architect beslissystemen, CIZ.

Inleiding van de redactie

In 2022 waren er ongeveer 4.100 sociaal geneeskundigen volgens het Capaciteitsorgaan en dit aantal is dalende (Capaciteitsorgaan 2023). Advisering is een kerntaak van hun beroep. Curatief werkende artsen als huisartsen en medisch specialisten doen dat ook wel maar niet voornamelijk. Zij adviseren bijvoorbeeld aan patiënten in een samen-beslissen gesprek met patiënten en hun naasten. Maar ook bij het geven van een second opinion aan een collega. Bij die advisering kunnen sociaal geneeskundigen en andere artsen leunen op kunstmatige intelligentie. Maar zo’n systeem kan fouten maken, ja zelfs hallucineren. Daarom blijft vooralsnog supervisie over AI-systemen een vereiste voor het behoud van de kwaliteit van zorg. De auteurs van onderstaande beschouwing, beiden sociaal geneeskundige, hebben grote ervaring binnen het CIZ met het maken van beslisregels oftewel algoritmen voor de indicatiestelling van de Wet Langdurige Zorg. Die zijn ingebouwd in de CIZ-software en borgen gelijke kwaliteit en toegang tot de zorg, ongeacht de locatie en de professional die de indicatiestelling uitvoert. Hieronder blikken zij vooruit.  

Extreem snelle adoptie van generatieve AI

Net als in de curatieve zorg zien we ons in dit werkterrein ook geconfronteerd met verregaande ontwikkelingen op het gebied van informatietechnologie en kunstmatige intelligentie (AI). En hoewel de overheid nog relatief terughoudend is met de inzet en het gebruik van AI gaan de ontwikkelingen daarbuiten heel snel en valt er al bijna niet meer aan te ontkomen (Tweakers, mei 2025; NDTV, juni 2025) De vraag is dan ook: hoe lang duurt het nog voordat deze technieken ook hun intrede doen in het werk van medisch adviseurs en wat betekent dit uiteindelijk voor hun werk?

AI is een breed containerbegrip waarover vaak in algemene termen wordt gesproken. Voor deze bespreking achten wij het zinvol om onderscheid te maken tussen General Purpose AI (GPAI) en andere AI-systemen, conform de categorisering in de EU Artificial Intelligence Act., waar momenteel de meeste aandacht naar uitgaat, omvat bekende modellen zoals GPT, Claude en Gemini en wordt ook wel generatieve AI genoemd. Het essentiële verschil met andere AI-systemen is dat deze modellen functionaliteiten vertonen die sterk lijken op menselijk redeneren, waardoor ze relatief snel kunnen worden ingezet in uiteenlopende domeinen. Dit verklaart onder andere de extreem snelle adoptie en het wijdverbreid gebruik van deze techniek zoals onlangs in Medisch Contact was te lezen (Niemansburg S, juni 2025).

AI-modellen die als artsen redeneren, bieden verregaande assistentie

Als we dan kijken wat het werk van de medisch adviseur momenteel behelst, zijn de volgende werkzaamheden te onderscheiden:

• Beoordeling van medische dossiers (verzekeringen, arbeidsongeschiktheid);
• Interpretatie van medische informatie binnen juridische en maatschappelijke kaders;
• Advies over noodzaak van zorg en ondersteuning, voorzieningen, inzetbaarheid en re-integratie;
• Communicatie met artsen, instanties en werkgevers.

Daarnaast hebben sommigen nog extra taken, bijvoorbeeld in het doen van wetenschappelijk onderzoek of het leveren van een bijdrage aan scholing.

GPAI-modellen met hun redeneercapaciteit hebben de mogelijkheid om hier verregaande assistentie in te bieden. Ze kunnen onder andere complexe dossiers ordenen, chronologiseren en samenvatten, deze toetsen aan specifieke kaders en daarbij uitleg geven over wat ze hebben gedaan en waarom. Dit proces is uiteraard niet foutloos: er moet worden voorzien in passende bronnen en vangrails. Er zijn sterke kanttekeningen te plaatsen bij de uitlegfunctionaliteiten van dergelijke modellen. In essentie is het echter zeer denkbaar dat ze een substantieel deel van het werk uit handen kunnen nemen. Als medisch adviseurs met dit soort systemen werken, zullen ze hoofdzakelijk een superviserende rol aannemen waarbij ze moeten interpreteren, toetsen en corrigeren als modellen fouten maken.

De belofte hierbij is groot. De medisch adviseur regisseert een werkkracht en als deze AI-systemen goed werken, kan dat leiden tot minder tijd aan basale handelingen en administratie en meer tijd en aandacht aan complexe afwegingen en communicatie met belanghebbenden. Er kunnen daarnaast verbeteringen optreden in consistentie en efficiëntie.

Artsen krijgen veel eerder te maken met superviseren

Nu is het niet ongebruikelijk dat medisch adviseurs, evenals huisarten en medisch specialisten in andere vakgebieden, superviserend werken waarbij ze het werk van collega’s in opleiding interpreteren en toetsen. Volgens het competentieprofiel van de beroepsvereniging Landelijke Vereniging voor Supervisie en Coaching zijn dat:

• Reflectief vermogen: de supervisor begeleidt de arts in het onderzoeken van eigen handelen en professionele identiteit.
• Methodisch werken: gestructureerde supervisie, gebaseerd op concrete werkervaring.
• Waardegebonden handelen: aandacht voor ethiek, professionele normen en context.
• Bevorderen van integratie tussen persoon, professional en werkcontext.

Het voert te ver om deze vier competenties voor supervisoren uit te werken voor supervisie van GPAI. Maar cruciaal is dat het vak van supervisie daarvan is vergaard door eerst de basale werkzaamheden zelf veelvuldig te hebben uitgevoerd. Door deze uitgebreide ervaring ontstaat de nodige kennis van de onderliggende concepten om gedegen te kunnen superviseren.

De verwachting is dat de medisch adviseurs door de komst van AI in hun werkveld veel eerder dan nu gebruikelijk in een superviserende rol worden gebracht. Hierdoor ontstaan er twee vragen die beantwoord moeten worden:

1. Hoe zorgen we dat de medisch adviseur voldoende supervisievaardigheden ontwikkelt om goed met AI te kunnen werken?
2. Hoe ontwikkelen we AI-systemen die voldoende navolgbaar zijn, zodat er goed gesuperviseerd kan worden?

Er zullen grote verschuivingen plaatsvinden binnen het werk van de medisch adviseur aan de hand van deze twee vragen. Er zal minder focus op de medische handelingen komen te liggen en juist meer op interpretatie, ethiek en maatschappelijke duiding. Daarnaast moet er kennis verworven worden over de werking en het gebruik van AI-systemen met GPAI-modellen. De medisch adviseur moet een mede-ontwikkelaar worden in het inrichten van de systemen die hem gaan assisteren in de toekomst, net zo goed als die een rol heeft in het opleiden van nieuwe vakgenoten. Het is aan de opleidingen om hier nu al op te anticiperen!

Nieuwe functies voor artsen die superviseren

Het kan behulpzaam zijn om alvast een onderscheid te maken in de functies die een rol gaan spelen in de toekomst:

• De arts-adviseur specialist, de supervisor van een AI-systeem die in staat is tot snelle beoordeling, kritische toetsing en vergaande kennis heeft van de beoordelingsruimte;
• De beleidsadviseur met sociaal geneeskundige expertise bij analyse van populatiedata, beleidsadvies, ethiek, preventie en vaardigheden in data science, gezondheidsbeleid of gedragswetenschappen;
• De arts-AI-onderzoeker/ontwikkelaar met goede kennis van AI-systemen, GPAI-modellen en het werkveld van de arts-medisch adviseur, die zich richt op het ontwikkelen van goede AI-systemen.

De auteurs zijn ervan overtuigd dat de ontwikkeling van dit soort AI-systemen, ook in andere vakgebieden, niet meer te stoppen valt. Het heeft daarom ook niet zoveel zin om je te verzetten tegen deze ontwikkeling en deze neer te zetten als een hype, implicerend dat deze wel weer over zal gaan.

Ons advies

Op grond van bovenstaande ontwikkelingen en verwachtingen adviseren wij:

1. Omarm deze ontwikkelingen en zorg dat je zelf de regie gaat voeren over hoe deze systemen een plek gaan innemen in je vakgebied.
2. De medisch adviseur als supervisor van een AI-systeem is wat ons betreft een positieve uitkomst.
3. Er zijn voldoende scenario’s denkbaar waarbij de medisch adviseur zal worden geadviseerd door AI en zich zal moeten verantwoorden voor elke persoonlijke afweging.
4. Wie denkt dat dit ver weg is, heeft al een tijd niet gewerkt met een EPD waarbij ‘de gewenste werkwijze’ is vormgegeven door een doorklikbaar menu.
5. Dit betreft natuurlijk geen AI, maar wel een vorm van procesnormering via IT-techniek, waarvan de wenselijkheid niet breed wordt gedragen in het veld.
6. Verdiep je in AI en digitale besluitvorming: je hoeft daarbij geen programmeur te zijn, maar je moet wel weten wat een algoritme kan en niet kan;
7. Ontwikkel je datawijsheid: je herkent patronen, afwijkingen en kunt goed onderbouwd uitleggen waarom je een AI-voorspelling wel of niet volgt;
8. Versterk je juridische en vooral je ethische sensitiviteit: jij wordt de morele poortwachter in een geautomatiseerd beoordelingsproces;
9. Blijf klinisch en maatschappelijk scherp: daarmee behoud je een scherp en actueel referentiekader. Eigenlijk een aanbeveling die nu ook al geldt, maar met deze ontwikkelingen des te meer. Datzelfde geldt voor:
10. Wacht niet af, maar zoek actief samenwerking en positionering, en zeker ook met degenen die AI-systemen bouwen: je verstevigt daarmee je plek als onmisbare schakel in een veranderend systeem.

Kortom

Om te zorgen dat de komst van AI-systemen in ons vakgebied een welkome verandering wordt, moet er actie worden ondernomen, juist door degenen die al aan het werk zijn. De medische opleiding aangevuld met ervaring in het zorgveld als praktiserend arts zal niet meer voldoende zijn. Je zult je sleutelvaardigheden moeten uitbreiden, wil je relevant blijven.

Over de auteurs

Casper van Olden is arts, medisch adviseur en architect beslissystemen, CIZ

Marcel de Krosse is arts en voormalig bestuursadviseur CIZ

Zoektermen op internet:

Marcel de Krosse, Casper van Olden, digitalisering, generatieve AI in de zorg, medisch adviseur AI, supervisie van algoritmen, EU AI Act geneeskunde, GPAI modellen zorg, toekomst sociaal-geneeskundigen, CIZ beslisregels AI, digitale besluitvorming artsen, ethiek van AI in de zorg, datawijsheid voor medici, generative AI