AI Strategie in de Zorg

AI verandert de manier waarop zorg wordt georganiseerd, geleverd en gefinancierd. Voor bestuurders en professionals is strategisch inzicht nodig om AI‑kansen verantwoord te benutten — en valkuilen te voorkomen. In dit openingscollege zet Jan Veldsink de grote lijnen neer: technologische ontwikkelingen, impact op zorgprocessen, organisatieverandering en strategische keuzes.

Leerdoelen

• ✔ Inzicht in de belangrijkste strategische AI‑kansen voor de zorgsector.
• ✔ Begrijpen welke risico’s ontstaan zonder expliciete AI‑visie.
• ✔ Kunnen bepalen welke AI‑ontwikkelingen relevant zijn voor de eigen context.

Afsluitend: Action Learning (30 min.)

Met behulp van het AI Canvas Model reflecteren deelnemers op:

• ✔ Waar staat mijn organisatie nu?
• ✔ Waar liggen strategische AI‑kansen?
• ✔ Welke eerste strategische vragen moet mijn organisatie beantwoorden?

AI is zo sterk als de onderliggende data. In de zorg zijn data gefragmenteerd, variabel en vaak niet interoperabel. Zonder datagedreven fundament kan AI schade veroorzaken in plaats van waarde leveren. Dit college gaat diep in op datakwaliteit, bias, incomplete datasets, en randvoorwaarden voor veilige data‑uitwisseling.

Leerdoelen

• ✔ Datakwaliteitscriteria herkennen die nodig zijn voor veilige AI‑toepassing.
• ✔ Inzicht in risico’s zoals bias, ontbrekende data en slechte interoperabiliteit.
• ✔ Begrijpen welke organisatorische, technische en semantische voorwaarden nodig zijn.

Afsluitend: Action Learning (30 min.)
Deelnemers beoordelen hun eigen data‑ecosysteem met behulp van:

• ✔ “Data Readiness Check” op basis van het AI Canvas Model
• ✔ Mapping van datastromen en knelpunten in de eigen organisatie
• ✔ Identificatie van quick wins voor datakwaliteit

AI raakt aan ethiek, veiligheid, uitlegbaarheid en rechtvaardigheid. De AI Act stelt nieuwe eisen aan zorgorganisaties, inclusief verantwoording, risicoclassificatie en toezicht. Edgar Karssing gaat in op bestuurlijke ethiek en governanceprincipes die nodig zijn om AI verantwoord in te zetten.

Leerdoelen

• ✔ Governanceprincipes voor verantwoord AI‑gebruik begrijpen.
• ✔ Overzicht krijgen van juridische en ethische kaders (o.a. AI Act, AVG).
• ✔ Instrumenten leren voor verantwoordelijkheden, risico’s en toezicht.

Afsluitend: Action Learning (30 min.)
Deelnemers passen governance en ethiek toe op een eigen casus via:

• ✔ Risico‑mapping volgens AI Act‑principes
• ✔ Identificatie van ethische dilemma’s
• ✔ Governance‑rollen invullen op basis van het AI Canvas Model

De veranderende wereldorde heeft impact op de wijze waarop organisaties met hun IT omgaan. Cybercrime neemt toe en wordt ingezet als politiek wapen. Welke cyberdreigingen komen erop ons af? Hoe kunnen we ons hier tegen weren?

Leerdoelen

• ✔ Cyberdreigingen en digitale soevereiniteit begrijpen
• ✔ Leren wat de kenmerken zijn van een weerbare organisatie
• ✔ Technische, organisatorische en culturele maatregelen treffen in eigen organisatie

Afsluitend: Action Learning (30 min.)
Toepassing op eigen praktijk:

• ✔ Cyberrisico’s inventariseren
• ✔ Bepalen van kritieke zwakke plekken (people, process, technology)
• ✔ Mini‑roadmap digitale weerbaarheid en soevereiniteit

Veel AI‑trajecten mislukken niet door technologie, maar door mensen, cultuur, governance en onvoldoende AI‑geletterdheid. Dit college combineert verandermanagement, praktische vaardigheden en zorg‑good‑practices.

Leerdoelen

• ✔ Kritische succes- en faalfactoren van implementatie herkennen.
• ✔ Teams meenemen in verandering en AI‑geletterdheid vergroten.
• ✔ Ontwerpen hoe een pilot naar duurzame borging groeit.

Good Practices

De praktijkspreker deelt concrete case over:

• ✔ Culturele weerstand
• ✔ Dataproblemen
• ✔ Cyberincidenten in AI‑oplossingen
• ✔ Lessons learned voor implementatie

Action Learning (30 min.)

• ✔ Analyse van eigen implementatieknelpunten
• ✔ Input verzamelen voor het Strategiecanvas (voor College 6)

In het afsluitende werkcollege vertalen deelnemers alle inzichten naar een compacte, gedragen strategie voor hun eigen zorgorganisatie. Jan Veldsink begeleidt dit proces aan de hand van het AI Canvas Model. Met de kennis over data‑governance en cybersecurity vanuit voorgaande college vullen we deze in, als uitgangspunt voor een concrete strategie.

Leerdoelen

• ✔ Eigen strategie ontwikkelen o.b.v. verzamelde inzichten.
• ✔ Kansen, risico’s, governance en cybersecurity integreren in één model.
• ✔ Concrete prioriteiten en eerste stappen formuleren.

Resultaat: Een concrete zorgstrategie voor AI, data en cybersecurity

Iedere deelnemer gaat naar huis met:

• ✔ Een eerste AI, Data & Security strategie‑canvas
• ✔ Een roadmap met 90‑dagenacties
• ✔ Een overzicht van datavereisten, governance‑rollen en cybermaatregelen