Vietnam investeert dit jaar fors in kunstmatige intelligentie voor de zorg. Het ministerie van Volksgezondheid en bedrijven als VinBrain, VinBigData en FPT zetten algoritmen in op de spoedeisende hulp en in klinieken in grote steden. Het doel is snellere diagnoses en betere zorg in dunbevolkte regio’s. Dit is ook relevant voor Europa, waar de Europese AI-verordening (AI Act) en de AVG de inzet van zorgsystemen sturen.
Vietnam versnelt zorg-AI
De Vietnamese overheid stimuleert digitale zorg als onderdeel van haar nationale modernisering. Ziekenhuizen in Hanoi en Ho Chi Minhstad testen nu systemen die artsen helpen met triage en verslaglegging. De aanleiding is duidelijk: veel patiënten, schaarse specialisten en lange reistijden buiten de steden.
Bedrijven als VinBrain en FPT leveren de software en cloudinfrastructuur. Hun datamodellen ondersteunen artsen bij het herkennen van patronen in medische beelden en tekst. Het gaat om assistentie, niet om vervanging van medisch personeel.
De inzet richt zich eerst op afdelingen waar snelheid telt. Denk aan spoedzorg en radiologie, waar elke minuut belangrijk is. Artsen krijgen een tweede paar digitale ogen dat waarschuwingen geeft, terwijl zij zelf de eindbeslissing nemen.
Radiologie-oplossingen werken al
Radiologie is de koploper in Vietnam. VinBrain levert met DrAid een systeem dat röntgenbeelden beoordeelt op afwijkingen zoals longontsteking of botbreuken. Zo’n AI-systeem is een programma dat patronen leert uit veel voorbeelden en daarna voorspellingen doet.
Ook onderzoeksinitiatief VinBigData bouwde VinDr, met open datasets zoals VinDr-CXR voor borstkasfoto’s. Die datasets helpen ontwikkelaars en ziekenhuizen om modellen te trainen en eerlijk te testen. Open data versnellen ontwikkeling, maar vragen strenge privacywaarborgen.
Ziekenhuizen gebruiken deze hulpmiddelen vooral als tweede lezer. Het model markeert verdachte plekken en stelt prioriteit voor de radioloog. Dit kan wachttijden verkorten en fouten verminderen, vooral op drukke diensten.
AI voor diagnose en triage valt in Europa meestal in de categorie hoog-risico: strengere eisen voor data, toezicht en transparantie zijn dan verplicht.
Data en koppelbaarheid blijven zwak
Grote uitdaging is de kwaliteit van zorgdata. Veel dossiers zijn nog onvolledig of staan in niet-gestandaardiseerde systemen. Dat belemmert het trainen van modellen en het veilig koppelen van afdelingen.
Standaarden zoals HL7 FHIR, een afsprakenstelsel om medische data eenduidig uit te wisselen, worden nog opgebouwd. Zonder zulke afspraken ontstaan fouten of dubbele registraties. Dat is risicovol bij klinische beslissingsondersteuning.
Annotatie door artsen is bovendien arbeidsintensief. Modellen hebben duizenden gelabelde voorbeelden nodig om betrouwbaar te worden. Ziekenhuizen zoeken daarom naar gedeelde dataverzamelingen en veilige manieren om samen te trainen, zoals federated learning.
AI-verordening stuurt zorg-innovatie
Voor Europese partijen is de juridische context duidelijk en streng. De Europese AI-verordening classificeert medische beslissingsondersteuning als hoog-risico. Dat betekent verplichte risicobeoordeling, uitleg over werking en toezicht op prestaties in de praktijk.
De AVG vereist dataminimalisatie en versleuteling bij patiëntgegevens. Voor data-uitwisseling met Vietnam is op het moment van schrijven geen adequaatheidsbesluit, dus standaardcontractbepalingen zijn nodig. Pseudonimisering en lokale opslag verkleinen risico’s bij onderzoek.
Wie een Vietnamees hulpmiddel in de EU wil inzetten, moet ook aan CE-markering onder de medische-hulpmiddelenregels voldoen. Dat vraagt klinische bewijsvoering en post-market monitoring. Leveranciers en ziekenhuizen moeten samen aantonen dat het systeem veilig en effectief werkt.
Nederlandse kansen in longzorg
Voor Nederlandse ziekenhuizen liggen er kansen in longzorg en triage. Nederland kent ervaring met AI voor tuberculosescreening en beeldanalyse, wat aansluit bij Vietnam’s focus op longziekten. Gezamenlijke validaties kunnen modellen robuuster maken voor diverse patiëntgroepen.
Open datasets zoals VinDr-CXR zijn bruikbaar voor Europees onderzoek, mits juridisch en ethisch geborgd. Europese centra kunnen helpen met onafhankelijke evaluaties volgens de AI Act. Dat verhoogt vertrouwen en versnelt de route naar veilige toepassing.
Telezorg is een tweede kansgebied. Vietnam heeft veel plattelandsregio’s waar afstandszorg waardevol is, en Nederland kent dit in de ouderenzorg. Slimme triagesystemen kunnen verpleegkundigen ondersteunen en huisartsen ontlasten.
Invoering vraagt realisme
Praktische drempels blijven aanzienlijk. Bekostiging en aansprakelijkheid zijn vaak onduidelijk, zeker als AI een fout maakt. Ziekenhuizen hebben duidelijke protocollen en verzekeringseisen nodig.
Artsen moeten kunnen vertrouwen op uitlegbare uitkomsten. Uitlegbaarheid betekent dat het systeem kort motiveert waarom het een signaal geeft. Training en tijd om te wennen zijn net zo belangrijk als de software zelf.
Modeldrift is een blijvend risico: prestaties dalen als patiëntenpopulaties of apparatuur veranderen. Continu monitoren en hertrainen hoort daarom bij het pakket. Europese impactassessments, verplicht onder de AI-verordening voor hoog-risico-systemen, helpen dit gestructureerd te borgen.
