Een groot deel van de gezondheidszorg functioneert nog steeds als een reeks momentopnamen.
Voor de meeste routinematige zorg gaat u één keer per jaar naar een dokter. Misschien een paar labs laten ontwerpen. Als iets vreemd lijkt, kunt u een vervolgonderzoek of een recept krijgen. Maar binnen de grenzen van een kort bezoek en beperkte longitudinale gegevens eindigt de behandeling vaak met algemene aanwijzingen zoals ‘eet beter’ of ‘kom volgend jaar nog eens terug’.
Ondertussen verandert uw gezondheid elke dag. Metabolische functie, ontstekingen, veroudering en chronische ziekten gebeuren niet van de ene op de andere dag. Ze ontwikkelen zich geleidelijk in de loop van de tijd, gevormd door levensstijlfactoren, waaronder slaap, voeding, beweging, stress, maar ook genetica en het milieu.
Maar tenzij een diagnostische drempel wordt overschreden of er symptomen optreden, grijpt het systeem niet in. Te vaak wordt de aandacht pas geactiveerd als er al iets mis is gegaan. Dat komt omdat we nog steeds episodische, gebeurtenisgestuurde en niet op trends gebaseerde zorg beoefenen.
DE GRENZEN VAN EPISODEGEGEVENS
Het is niet mogelijk om echt gepersonaliseerde proactieve preventie te bieden met alleen episodische gegevens.
Eén enkele cholesterolmeting kan klinisch significant zijn, vooral onder extreme omstandigheden. Hetzelfde geldt voor een dag met hoge bloedsuikerspiegels. Maar buiten acute drempels zijn context en traject van belang. Om risico’s vroegtijdig te detecteren en zinvol in te grijpen, hebben we een zorgmodel nodig dat gebaseerd is op voortdurende trends, en niet op geïsoleerde gebeurtenissen. Dit is waar NAAR DEen in het bijzonder agent AI, kan een verschil maken.
WAT AGENTIC AI ECHT BETEKENT
Als mensen over kunstmatige intelligentie horen, gaan ze er vaak van uit dat dit betekent dat beslissingen volledig aan machines moeten worden toevertrouwd. In werkelijkheid verwijst kunstmatige intelligentie naar systemen die autonoom kunnen handelen binnen gedefinieerde doelstellingen, beperkingen en toezicht.
Denk aan de automatische piloot in de luchtvaart. De stuurautomaat beheert de complexiteit van routines door voortdurend de omstandigheden te monitoren, turbulentie te detecteren en micro-aanpassingen door te voeren. Piloten houden toezicht en controle, maar worden niet langer belast met het handmatig beheren van elke variabele.
In de gezondheidszorg werkt agent AI op dezelfde manier. Observeer voortdurend meerdere gegevensstromen, identificeer subtiele maar significante veranderingen en zorg voor tijdige, relevante inzichten die het klinische oordeel verbeteren en niet vervangen.
Dit is niet theoretisch. Gezondheidszorgsystemen zijn dat al integreren Kunstmatige intelligentie in diagnostiek, operaties en klinische workflows, door deze in te bedden in elektronische medische dossiers, beeldvormingssystemen en beslissingsondersteunende tools om de complexiteit en opkomende risico’s vooraf te beheersen. Deze implementaties signaleren een verschuiving van geïsoleerde AI-toepassingen naar intelligentie op infrastructuurniveau die voortdurend samenwerkt met artsen.
VAN VOLUME NAAR BETEKENIS
We hebben al meer gezondheidsgegevens dan we weten wat we ermee moeten doen. De uitdaging ligt niet in de collectie. Het is synthese.
De AI van Agentic helpt ons om van een overdaad aan gegevens over te gaan naar bruikbare inzichten. Door longitudinale signalen te analyseren, waaronder biologische, gedrags- en omgevingsgegevens, worden patronen blootgelegd die ons in staat stellen te handelen voordat het risico toeneemt. Dit is vooral effectief bij het beheersen van chronische aandoeningen, veroudering en metabolische gezondheid, gebieden waar preventie mogelijk is, maar alleen als de tekenen vroeg worden ontdekt. Onderzoek laat zien dat het combineren van longitudinale gegevens over draagbare apparaten met medische dossiers ons vermogen verbetert om toekomstige risico’s te voorspellen. Wat agentsystemen toevoegen is de mogelijkheid om deze voorspellingen te vertalen in tijdige, vooraf gedefinieerde acties, in plaats van de informatie te laten liggen tot het volgende bezoek.
PATIËNTEN LEVEN AL IN EEN CONTINU WERELD
Tegelijkertijd wenden mensen zich steeds meer tot AI-tools om de leemte op te vullen. Recente rapporten van OpenAI laat zien dat ruim 40 miljoen mensen ChatGPT dagelijks gebruiken voor gezondheidsvragen, waarbij ongeveer 70% van die gesprekken buiten de reguliere kliniekuren plaatsvinden. OpenAI rapporteerde ook ongeveer 600.000 wekelijkse gezondheidsgerelateerde vragen van achtergestelde plattelandsgemeenschappen. Het gedrag is duidelijk: mensen willen realtime antwoorden die het gezondheidszorgsysteem vaak niet gestructureerd is om tussen bezoeken door te bieden.
Hierdoor ontstaat er een groeiende kloof tussen hoe mensen leven en hoe de geneeskunde wordt beoefend. Agentic AI biedt een manier om dit te sluiten door te fungeren als bindweefsel tussen het dagelijks leven en de klinische zorg. Het vervangt artsen niet. Het maakt de gezondheidszorg niet autonoom. Het maakt het responsief.
EEN NIEUW KIJKPUNT
De automatische piloot heeft de luchtvaart niet gerevolutioneerd door de piloot te verwijderen. Het veranderde de luchtvaart door het systeem beheersbaar te maken en de menselijke capaciteiten uit te breiden door middel van voortdurende ondersteuning.
De gezondheidszorg bevindt zich nu op een soortgelijk keerpunt. De datavolumes zullen blijven toenemen. De capaciteit van de klinieken zal beperkt blijven. En episodische zorg zal steeds minder aansluiten op de manier waarop ziekte en veroudering zich feitelijk ontwikkelen. De AI van Agentic biedt een pad voorwaarts door systemen in staat te stellen beperkte, vooraf gedefinieerde acties te ondernemen als reactie op continue monitoring, zowel door opkomende risicopatronen aan het licht te brengen voor artsen als door patiëntgerichte acties te triggeren, zoals het plannen van vervolgbezoeken wanneer er sprake is van aanhoudende trends. Het resultaat is zorg die eerder en sneller plaatsvindt, in plaats van op het moment van acute achteruitgang.
De technologie voor agentische AI bestaat al. Er komen ook regelgevingstrajecten in opkomst, maar de adoptie hangt af van evoluerende prikkels, workflows en leiderschapsprioriteiten om continue zorg te ondersteunen.
Net als de automatische piloot in de luchtvaart zal AI in de gezondheidszorg geleidelijk worden geïntroduceerd, eerst in goed gedefinieerde werkstromen met een laag risico, en vervolgens worden uitgebreid naarmate systemen, prikkels en bestuursstructuren zich ontwikkelen om continue intelligentie op grote schaal te ondersteunen.
Om het volledige potentieel ervan te verwezenlijken heeft de gezondheidszorg terugbetalingsmodellen nodig die preventie belonen, klinische architecturen die zijn ontworpen voor longitudinale gegevens en bestuursstructuren die een verantwoorde implementatie mogelijk maken zonder de vooruitgang te bevriezen. Agentic AI vereist geen heruitvinding van de regelgeving, maar wel de modernisering van de bedrijfsvoering, het bestuur en de verantwoording. De systemen die als eerste in beweging komen, zullen het volgende tijdperk van de gezondheidszorg bepalen.
Noosheen Hashemi is de oprichter en CEO van January AI.
