Leren, delen en opschalen: het AI-netwerk van STZ

In een wereld waarin kunstmatige intelligentie (AI) zich razendsnel ontwikkelt, is samenwerking en kennisdeling essentieel. Programmamanager Valérie Swagemakers licht toe hoe het AI-netwerk functioneert en waarom het zo’n waardevolle spil is.

Een levendig netwerk van AI-managers

Het AI-netwerk telt inmiddels 62 leden: AI-managers en strategen die zich binnen hun STZ-ziekenhuis bezighouden met de implementatie van AI. Eens in de acht weken komen zij digitaal bijeen voor een compacte sessie van een uur.

Het netwerk heeft drie kerndoelen: het delen van strategie en beleid, het uitwisselen van AI-initiatieven, en het verkennen van mogelijkheden voor samenwerking en opschaling. Valérie benadrukt het belang van het tweede punt: “Tijdens een fysieke bijeenkomst zaten laatst twee ziekenhuizen naast elkaar die met precies dezelfde AI-toepassing bezig waren. Het ene ziekenhuis bleek al een half jaar verder. Dan leer je enorm veel van elkaar – en voorkom je dubbel werk of inefficiënte routes.”

Een overzicht van 93 AI-initiatieven

Om de onderlinge uitwisseling te versterken, is vier maanden geleden het AI-initiatievenoverzicht ontwikkeld. Hierin zijn inmiddels 93 projecten opgenomen, waarvan 76 breed gedeeld mogen worden. Dit overzicht maakt het mogelijk om snel inzicht te krijgen in wat er speelt binnen ziekenhuizen. Swagemakers: “We werken daarnaast ook samen met het Erasmus MC, dat werkt aan een landelijk overzicht. Soms kiezen ziekenhuizen er bewust voor hun initiatieven nog niet te delen, maar de bereidheid groeit.”

Van overzicht naar strategie

Naast het delen van concrete projecten werkt het netwerk ook aan gezamenlijke strategieën. “Elk ziekenhuis is nu zelf aan het uitvinden waaraan een AI-project moet voldoen – bijvoorbeeld of het werkdruk vermindert of werkgeluk verhoogt. Maar het is veel effectiever als we daarin samenwerken,” aldus Valérie. Een belangrijk actueel thema is de Europese AI Act, waarin o.a. AI-geletterdheid een vereiste is. “We pakken dit op vanuit inhoudelijke invalshoek.

Van dashboards tot no-show reductie

Hoewel sommige overzichten nog wat abstract zijn, spreken andere projecten juist erg tot de verbeelding. Denk aan AI-tools voor capaciteitsmanagement, radiologie of het voorspellen van no-shows. Valérie Swagemakers benadrukt dat ook bij deze voorbeelden de wens op kennisdeling en opschaling groot is: “Idealiter ontstaat er een soort standaard – een ‘shared operating model’ – waarmee we sneller en beter kunnen implementeren. Want waarom zouden we allemaal hetzelfde wiel opnieuw uitvinden?”