Agema verwacht veel van kunstmatige intelligentie (AI), robotisering en medische technologie. Volgens haar kunnen deze toepassingen, samen met afspraken uit zorgakkoorden, het personeelstekort aanzienlijk verminderen. Ze spreekt over een mogelijke verlichting van het tekort met het equivalent van 100.000 medewerkers.

Dit is dus zo’n uitspraak waar ze wat mij betreft tekort door de bocht gaat. Het gaat namelijk niet om een aangetoond effect van AI, maar om een bredere beleidsambitie met maatregelen op het gebied van technologie, passende zorg, administratieve lasten en arbeidsmarktbeleid. Volgens de arbeidsmarktprognose kan het personeelstekort in de zorg- en welzijnssector in 2035 oplopen tot bijna 301.000 werkenden. Als de ambities uit de zorgakkoorden worden gerealiseerd, zou dat tekort volgens het doorgerekende beleidsscenario uitkomen op circa 227.000. Het verschil van 74.000 is een verwachte vermindering, geen gerealiseerde personeelsbesparing (Rijksoverheid, 2025).

Agema verwacht dat AI de zorgarbeidsmarkt binnen drie jaar ingrijpend zal veranderen. Ze ziet vooral kansen in het automatiseren van administratieve en organisatorische werkzaamheden, zodat zorgprofessionals meer tijd overhouden voor patiënten.

Een voorbeeld is AI-ondersteunde verslaglegging tijdens medische consulten. Software kan gesprekken omzetten in dossiernotities, behandelvoorstellen voorbereiden en brieven voor patiënten en huisartsen opstellen. De arts blijft verantwoordelijk voor de medische beoordeling. Volgens Agema is in het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis de administratietijd rond een consult teruggebracht van zeven minuten naar zestien seconden.

Dat AI administratieve werkzaamheden kan verlichten, blijkt inmiddels ook uit wetenschappelijk onderzoek. Een Amerikaanse studie onder 8.581 zorgprofessionals in vijf medische centra vond bij gebruikers van AI-verslaglegging gemiddeld zestien minuten minder documentatietijd per acht geplande patiënturen. Tegelijkertijd nam het aantal consulten met gemiddeld slechts 0,49 per week toe. Het onderzoek laat daarmee zien dat tijdwinst niet evenredig hoeft te leiden tot meer zorgcapaciteit (Rotenstein et al., 2026).

Ook bij personeelsplanning ziet Agema mogelijkheden. AI kan helpen om beschikbare medewerkers en openstaande diensten beter op elkaar af te stemmen. Ze pleit ook voor betere digitale gegevensuitwisseling tussen zorginstellingen, zodat patiëntgegevens minder vaak opnieuw hoeven te worden ingevoerd en onnodige herhaling van werkzaamheden wordt voorkomen.

Efficiënter werken is niet hetzelfde als anders organiseren
Kjeld Aij onderschrijft de mogelijkheden van AI, maar waarschuwt dat vrijgekomen tijd in de praktijk vaak weer wordt gevuld met andere werkzaamheden. Sneller werken betekent daardoor niet vanzelf minder werkdruk of meer aandacht voor patiënten.

Paul van Liempt stelt in het gesprek de vraag of AI niet vooral een digitaal laagje over een bureaucratisch moeras legt wanneer de bestaande verantwoordingsregels en werkprocessen ongemoeid blijven. Een relevante vraag, want waarom zouden we een administratieve handeling automatiseren als die misschien helemaal niet nodig is?

Aij geeft een voorbeeld uit de kaakchirurgie. Voor bepaalde behandelingen moest vooraf toestemming worden gevraagd aan de zorgverzekeraar, terwijl aanvragen vrijwel nooit werden afgewezen. Door de procedure te vereenvoudigen en controle achteraf mogelijk te maken, kon een administratieve stap grotendeels vervallen. Niet dankzij AI, maar door het werk anders te organiseren.

Die kanttekening wordt ondersteund door onderzoek van KPMG naar de inzet van AI bij administratieve processen in de Nederlandse zorg (KPMG, 2025). Daaruit blijkt dat kleine tijdsbesparingen niet zonder meer kunnen worden omgerekend naar minder benodigde medewerkers. De gewonnen tijd is vaak verspreid over verschillende taken en wordt gebruikt voor andere zorgactiviteiten, voorbereiding of kwaliteitsverbetering. Om daadwerkelijk capaciteit vrij te maken, moeten ook werkprocessen, taakverdeling en roosters worden aangepast.

Het gesprek gaat daarmee verder dan technologie. Aij stelt ook de vraag welke zorg we eigenlijk moeten blijven leveren. De discussie over low-value care, zorg met weinig aangetoonde meerwaarde, sluit daarop aan. Niet iedere gebruikelijke behandeling is voor iedere patiënt nodig, al kan die voor specifieke patiëntgroepen wel waardevol zijn.

Agema beperkt zich overigens niet tot technologische oplossingen. Ze pleit ook voor minder administratieve verplichtingen en veranderingen in de bekostiging van onder meer spoedeisende hulp en intensive care. Toch blijft de inzet van AI in haar betoog vooral gericht op het opvangen van personeelstekorten en het verbeteren van de productiviteit.

Van digitalisering naar digitale transformatie
Deze discussie is niet nieuw. In mijn blog AI in de verpleegkundige zorg: belofte versus realiteit uit oktober 2024 wees ik al op de afstand tussen de verwachtingen van Agema en de praktische voorwaarden voor verantwoorde invoering van AI. Daarbij ging het onder meer over betrouwbaarheid, privacy, scholing en de noodzaak om werkprocessen anders in te richten.

Sindsdien is er meer onderzoek beschikbaar dat laat zien wat AI in de zorg daadwerkelijk kan opleveren. De resultaten zijn op onderdelen veelbelovend, vooral bij administratieve ondersteuning en diagnostiek. Maar bewijs voor een structurele vermindering van personeelstekorten blijft beperkt.

Daarmee blijft het onderscheid tussen digitalisering en digitale transformatie relevant. Digitalisering maakt bestaande werkzaamheden sneller of eenvoudiger. Digitale transformatie gaat een stap verder en vraagt hoe zorg anders kan worden georganiseerd, welke taken nodig zijn en waar verantwoordelijkheden het best kunnen liggen.

Een voorbeeld komt uit de ACCESS-studie naar AI-ondersteunde oogscreening bij jongeren met diabetes. In plaats van patiënten voor de screening naar een afzonderlijke oogzorgverlener te verwijzen, werd de screening direct tijdens het reguliere diabetesconsult uitgevoerd. Daardoor steeg het aandeel jongeren dat de screening binnen zes maanden voltooide van 22% naar 100%. Van de jongeren met een afwijkende uitslag in de AI-groep rondde 64% de benodigde vervolgzorg af. Het onderzoek toont daarmee een verbetering van de toegankelijkheid van screening, maar nog geen betere gezondheidsuitkomsten op langere termijn (Wolf et al., 2024).

De betekenis van dit voorbeeld zit niet alleen in de techniek. Door AI op een andere plek in het zorgproces in te zetten, vervalt een afzonderlijke verwijzing voor de eerste screening. Daarmee verandert waar en wanneer zorg wordt geleverd.

Juist dat maakt het verschil met toepassingen die vooral bestaande taken versnellen. Die kunnen zeker nuttig zijn, maar lossen niet vanzelf de problemen op die voortkomen uit de manier waarop zorg is georganiseerd.

Conclusies en reflectie
Het gesprek met Agema en Aij laat zien dat AI zorgprofessionals kan ondersteunen en administratieve werkzaamheden kan verlichten. Onderzoek bevestigt inmiddels dat bepaalde toepassingen tijdwinst opleveren. Wat nog onvoldoende is aangetoond, is in hoeverre die winst op grotere schaal leidt tot minder werkdruk, kortere wachtlijsten, betere patiëntuitkomsten of structureel minder benodigde medewerkers.

De spanning tussen de verwachtingen van Agema en de kanttekeningen van Aij maakt de podcast interessant. Agema benadrukt wat technologie mogelijk maakt; Aij vraagt wat organisaties vervolgens met die mogelijkheden doen. Het gaat niet alleen om sneller werken, maar ook om keuzes over welke zorg nodig is en hoe die het best kan worden geleverd.

Het onderzoek naar AI-ondersteunde oogscreening laat zien dat technologie ook kan bijdragen aan een andere inrichting van zorgprocessen. Daar ligt voor mij de belangrijkste opgave. Niet iedere verbetering vraagt om een ingrijpende verandering van het zorgsysteem, maar we moeten voorkomen dat AI vooral wordt gebruikt om bestaande werkwijzen in stand te houden.

De uitdaging is om met AI niet alleen de bestaande zorg efficiënter te maken, maar vooral de mogelijkheden van technologie te gebruiken om zorg beter, toegankelijker en anders te organiseren.

Bronnen

• Derksen, M. (2024, 23 oktober). AI in de verpleegkundige zorg: belofte versus realiteit. Upstream.
• KPMG Advisory N.V. (2025, 6 november). Van werkdruk naar werkplezier: de impact van AI op administratieve processen in de zorg. Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport.
• PijlersPlatform. (z.d.). #37 Fleur Agema: de zorg hoeft door technologie niet te klappen [Podcastaflevering]. ZorgDialoog.
• Rijksoverheid. (2025, 19 december). Nieuwe berekening laat zien: zorgakkoorden kunnen personeelstekort flink verminderen.
• Rotenstein, L. S., Holmgren, A. J., Thombley, R., et al. (2026). Changes in clinician time expenditure and visit quantity with adoption of artificial intelligence–powered scribes: A multisite study. JAMA, 335(16), 1408–1417.
• Wolf, R. M., Channa, R., Liu, T. Y. A., et al. (2024). Autonomous artificial intelligence increases screening and follow-up for diabetic retinopathy in youth: The ACCESS randomized control trial. Nature Communications, 15, 421.