Als lectoraten doen we praktijkgericht onderzoek. Dat betekent niet meer of minder dan dat we een vraag ophalen uit de praktijk, de zogenaamde praktijkvraag. Zo’n praktijkvraag kan meestal niet afdoende beantwoord worden met de huidige stand van de wetenschap en daarom formuleren we vervolgens een onderzoeksvraag. Deze is leidend voor ons onderzoek dat resultaten oplevert die een antwoord vormen op zowel de onderzoeksvraag als de praktijkvraag. We schrijven een wetenschappelijke publicatie waarin we uit de doeken doen hoe onze onderzoeksresultaten bijdragen aan de stand van de wetenschap. En misschien nog belangrijker: we beantwoorden ook de praktijkvraag. Daarvoor gieten we onze resultaten in een vorm waarmee het werkveld aan de slag kan. En hier slaan we de plank helaas nogal eens mis als het gaat om implementatie van ICT-innovaties.
Ons lectoraat richt zich op de zorgsector. En daar luidt het credo (te) vaak: ‘Aan de technologie ligt het niet. Want die is wel beschikbaar maar wordt gewoon niet gebruikt’. Dus onderzoeken we de implementatie van digitale zorg in het werkveld en genereren we kennis over dat weerbarstige implementatieproces. Maar als het einde van zo’n project nadert, hoe maak je die opgedane kennis voor de praktijk dan breder beschikbaar dan alleen aan de zorgorganisaties en bedrijven die participeerden in het project? Is het wellicht een idee om een implementatiemodel op te leveren?
Veel onderzoekers vinden dat kennelijk inderdaad een goed idee want we komen om in de implementatiemodellen: een inventarisatie twee jaar geleden leverde 23 stuks op! Soms ook hulpmiddel, stappenplan, raamwerk of toolkit genoemd. En allemaal gemaakt met de beste bedoelingen: we willen oprecht graag dat het werkveld profijt heeft van ons onderzoek. Dus alle inzichten die we in en samen met de praktijk opdoen, verwerken we. Die inzichten gaan over de inhoud en ook over de vorm waarin zo’n implementatiemodel het best tot zijn recht komt. Maar ondanks het feit dat vorm en inhoud samen met de praktijk zijn ontwikkeld, worden implementatiemodellen nagenoeg niet gebruikt door diezelfde praktijk. Een interviewronde onder elf implementatie-professionals in de zorg liet zien dat zij niet tot nauwelijks gebruik maakten van die 23 implementatiemodellen. Maar waar staan wij als praktijkgerichte onderzoekers dan nu? Als implementatie het probleem is maar de oplossingen die wij aandragen niet gebruikt worden, wat is dan onze volgende stap?
Hoe zorgen we er dan bijvoorbeeld voor dat AI geïmplementeerd wordt in de zorg? Want AI is op dit moment de meest beloftevolle technologie voor de onder druk staande zorg. AI bespaart tijd en verbetert kwaliteit door artsen te helpen bij de behandelkeuze of vragen van zorgmedewerkers te beantwoorden, om maar twee recente voorbeelden te noemen. Maar hoe implementeren we AI zodat die belofte inderdaad vervuld kan worden?
Het goede nieuws is: er is al een hulpmiddel dat zich specifiek richt op het innovatieproces van AI in de zorg: Tool Handelingsruimte Waardevolle AI. Dit hulpmiddel is ontwikkeld door het actieteam Handelingsruimte van het VWS-programma Waardevolle AI voor Gezondheid met Saskia Haitjema (UMC Utrecht) als Product Owner. Het ondersteunt onderzoekers en ontwikkelaars in het traject van ontwikkeling tot opschaling opgeknipt in acht fasen: van Idee tot Waardevolle AI. En die ondersteuning vindt plaats op vijf domeinen: waarde, toepassing, ethiek, techniek, en verantwoordelijkheid. Met checklists kun je als innovator bij elke faseovergang (‘gate’) controleren hoever je daadwerkelijk bent op deze vijf domeinen. Stap voor stap loodst de tool je op die manier door de innovatiefunnel waardoor je steeds beter aan alle wet- en regelgeving en gebruikersverwachtingen voldoet.
Het MEDIATE-project o.l.v. associate lector Gido Hakvoort richtte zich op het innovatieproces van data science en AI in de zorg. Het project gebruikte daarvoor de Tool Handelingsruimte Waardevolle AI en operationaliseerde die met interactieve werkvormen. Daarnaast leverden interviews[1] met onder anderen beleidsmakers en zorgprofessionals aanvullende inzichten op over AI-readiness en multidisciplinaire samenwerking. Aanvullend is er voorbereidend werk gedaan voor monitoring en lokale validatie van AI-modellen binnen medische toepassingen. In MEDIATE hadden we veel profijt van het hulpmiddel: het stuurde inhoudelijk het onderzoek en bood daarnaast een kader voor zowel praktijkpartners als onderzoekers.
Het ontwikkelteam van Tool Handelingsruimte Waardevolle AI schrijft in de inleiding dat ze hun tool zien als ‘een eerste aanzet voor een verder te ontwikkelen community-based hulpmiddel’. Laten we dit ter harte nemen! Neem contact op met Gido of mij en laten we die community bouwen om gezamenlijk aan de slag te gaan met dit hulpmiddel. Want kennis uitwisselen over AI-implementatie gaat zoveel gemakkelijker als je dat kunt doen aan de hand van een kader. Ongetwijfeld vraagt elke context om een eigen aanpak, maar maak die dan in de vorm van aanvullingen en aanpassingen op deze tool in plaats van als separate tools. En deel die aanvullingen en aanpassingen in de AI-implementatie community! Deze tool is nu ontwikkeld voor de zorg, maar is ook prima aan te passen voor andere sectoren waardoor we cross-sectoraal van elkaar kunnen leren over de implementatie en opschaling van AI. Kortom, weersta de verleiding tot het ontwikkelen van meer AI-implementatiemodellen, en doe meer met minder: ga aan de slag met de Tool Handelingsruimte Waardevolle AI!
Marike Hettinga, lector ICT-innovaties in de Zorg, Hogeschool Windesheim
[1] Leenen JPL, Hiemstra P, ten Hoeve MM, Jansen AC, van Dijk JD, Vendel B, et al. (2025) Exploring the complex nature of implementation of Artificial intelligence in clinical practice: an interview study with healthcare professionals, researchers and Policy and Governance Experts. PLOS Digit Health 4(5): e0000847.
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000847
