Kunstmatige intelligentie in moderne EPD-platforms: een overzicht
Grote EPD-platforms bieden nu een breed scala aan native AI-mogelijkheden – van generatieve AI-tools die voorafgaande toestemmingsbrieven kunnen opstellen tot voorspellende modellen die kunnen helpen bij het detecteren van klinische achteruitgang. Geïntegreerde tools zijn doorgaans gericht op specifiekere gebruiksscenario’s, zoals generatieve AI-tools die bepaalde specialiteiten vooraf classificeren.
Maar het onderscheid tussen native en geïntegreerde AI-mogelijkheden in EPD-platforms is vaag. Dat komt omdat veel ‘native’ functies, zoals AI-imagingtools, vereisen dat EPD-leveranciers integreren met externe leveranciers.
Bij elk AI-instrument moeten mensen centraal blijven staan bij het beoordelen van de resultaten en het nemen van beslissingen daarover, zegt Christopher Sharp, Chief Medical Information Officer bij Stanford Health Care. “Deze mogelijkheden stellen mensen in staat effectiever te zijn.”
AI voor luisteren naar de omgeving en klinische documentatie
Traditionele klinische documentatie vergt veel tijd en moeite van zorgprofessionals. De AI-schrijftools van EPD-platforms maken gebruik van ambient listening en generatieve AI om interacties tussen zorgverleners en patiënten vast te leggen en samen te vatten, en deze samenvattingen vervolgens terug te sturen naar het EPD, zodat zorgverleners deze kunnen beoordelen, bewerken en finaliseren.
“Het vermogen om documentatie samen te vatten is heel krachtig, en het is iets waar generatieve AI heel goed in is”, zegt Sharp.
De resultaten? Aanzienlijke tijdsbesparing, verminderde cognitieve belasting voor zorgverleners en algehele verbeterde klinische documentatie.
Geavanceerde luisterhulpmiddelen voor het milieu documenteren niet alleen, maar kunnen ook bruikbare behandelingssuggesties bieden en interventies implementeren. Als een arts bijvoorbeeld een röntgenfoto van de thorax aanbeveelt aan een patiënt, kan de AI-tool die informatie naar het EPD sturen zodat de röntgenopdracht wordt geplaatst.
ONTDEKKEN: Dit zijn de vier AI-technologietrends die we in 2026 in de gaten moeten houden.
Patiëntgerichte AI-mogelijkheden
Wanneer patiënten hun zorgverleners sms’en of testresultaten ontvangen via het EPD-portaal, moeten ze wachten tot hun zorgverleners tijd vrijmaken om hun vragen te beantwoorden of hun resultaten te interpreteren. Met patiëntgerichte AI-mogelijkheden kunnen zorgverleners veel sneller op hun patiënten reageren.
Bij Stanford Health Care besparen zorgverleners tijd door door AI gegenereerde interpretaties van testresultaten te beoordelen voordat ze deze met patiënten delen. Stanford maakt ook gebruik van een generatieve AI-tool die de medische aantekeningen van patiënten onderzoekt om antwoorden op hun vragen in het EPD-portaal te verwerken. “Dit verandert niets aan het verloop van de zorg, maar wel aan de efficiëntie en de lasten voor de arts”, zegt Sharp.
Inkomstencyclusbeheer en administratieve kunstmatige intelligentie
De huidige elektronische medische dossiers beschikken over hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie die documenten kunnen genereren voor het beheer van de inkomstencyclus. Als een zorgorganisatie bijvoorbeeld bezwaar moet maken tegen een verzekeringsuitkering, kan zij een generatieve AI-tool gebruiken om het zorgverloop van de patiënt te evalueren en relevante documentatie te selecteren.
“AI is erg handig voor het identificeren van hiaten in de documentatie voor factureringsdoeleinden”, zegt Sharp, die voorspelt dat AI handmatige taken in de inkomstencyclus zal uitbreiden of zelfs vervangen.
