Whitepaper-AI-Co-Health

Innoveren en digitaliseren Whitepaper: AI in de GGZ: Van datalast tot datakracht een consortiumproject van TU Delft, Mental Care Group en partners – gefinancierd door CLICKNL TU Delft – expertise in mensgerichte AI, strategisch ontwerp en co-creatieve methodologieën. Mental Care Group (MCG) – grootste aanbieder van ambulante GGZ, met meer dan 80.000 cliënten per jaar binnen haar labels (Mentaal Beter, HSK, Vitalmindz, etc). en pionier op het gebied van innovatie in de GGZ. Ailixr – specialisten in synthetische persona’s en snelle prototyping. Specto Consulting – ontwikkelaars van het CHIP-framework, dat belanghebbenden samenbrengt in co-creatieve processen. Universiteit van Amsterdam (UvA) – expertise in klinische psychologie en data-gedreven zorgstrategieën. 2 project Partners De GGZ bevindt zich op een kantelpunt. Meer dan 100.000 mensen wachten momenteel op behandeling, waarvan bijna 70% langer dan de landelijke norm van vier weken op een intakegesprek. Deze vertragingen leiden tot verergering van psychische klachten, langdurige uitval en maatschappelijke kosten die inmiddels meer dan 300 miljoen per jaar bedragen. Tegelijkertijd ervaren behandelaren een toenemende administratieve last, waardoor er minder tijd overblijft voor direct contact met cliënten. Digitalisering en kunstmatige intelligentie (AI) bieden weliswaar veelbelovende mogelijkheden om de werkdruk te verlagen en de zorg te verbeteren, maar de toepassing daarvan in de dagelijkse praktijk blijft beperkt. Het is daarom tijd voor een fundamentele omslag: data en technologie moeten de professional ondersteunen, niet belasten. De toekomst van de GGZ ligt bij gepersonaliseerde, datagedreven zorg waarin AI fungeert als copiloot voor behandelaren — inzichtgevend, transparant en mensgericht. Om die omslag te realiseren bundelen TU Delft, Mental Care Group (MCG), de Universiteit van Amsterdam, Ailixr en Specto Consulting hun krachten in het CO-AI Health-project. Dit tweejarige Publiek-Private Samenwerkingsproject (PPS), mede gefinancierd door Topsector Creatieve Industrie (CLICKNL), richt zich op twee centrale innovatielijnen: Personaliseren van het behandelpad door inzet van AI en data-analyse Optimaliseren van het intakeproces door slimme, geautomatiseerde dataverwerking Door deze technologieën te integreren in de digitale zorgomgevingen van MCG — waaronder Mindshift en Empower — wil het consortium wachttijden verkorten, de toegankelijkheid van zorg vergroten, behandelaren ontlasten en cliënten een meer gepersonaliseerde ervaring bieden. Innoveren doe je nooit alleen, maar samen met partners die net als ons geloven in de verantwoorde toepassing van innovatieve technologie om de zorg te verbeteren. Deze whitepaper beschrijft de visie, onderzoeksopzet en samenwerking binnen CO-AI Health — een gezamenlijke stap richting een veerkrachtige, mensgerichte en toekomstbestendige GGZ. Introductie Auteur: Gerbrand van de Beek CDO Mental Care Group CO-AI Health – Developing Co-creative AI Methods for Mental Healthcare System Innovation 3 1. Inleiding: De GGZ onder druk 1.1. De paradox van de digitale GGZ: veelbelovend in theorie, belastend in de praktijk De Nederlandse geestelijke gezondheidszorg (GGZ) heeft internationaal een sterke reputatie, maar staat inmiddels onder ongekende druk. Volgens cijfers van de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa) wacht 67% van de mensen langer dan de Treeknorm van vier weken op een intake, en bijna 40% zelfs meer dan tien weken op de start van hun behandeling. Voor cliënten betekent dit een verslechtering van hun psychische gezondheid, in sommige gevallen langdurige afwezigheid van werk en een groeiend gevoel van uitzichtloosheid en frustratie. Voor de samenleving leidt dit tot oplopende maatschappelijke kosten — inmiddels ruim 300 miljoen euro per jaar — en verlies aan arbeidsproductiviteit. Voor behandelaren vertaalt deze druk zich in een groeiende administratieve belasting. Tijd voor persoonlijk contact met de cliënt maakt steeds vaker plaats voor het invullen van formulieren, registreren van data en verantwoording richting systemen. Het recente IBO-rapport GGZ (2024) bevestigt dit beeld en spreekt van een zorgsysteem dat “onder spanning staat”: te veel nadruk op controle, te weinig ruimte voor directe zorg. Digitalisering heeft tot nu toe onvoldoende bijgedragen aan verlichting van deze druk. Te vaak blijkt technologie een extra laag bovenop bestaande processen, in plaats van een hulpmiddel dat de professional ondersteunt. Ondanks de vele initiatieven op het gebied van e-health blijft de structurele toepassing in de praktijk beperkt. Slechts 3% van de huisartsen gebruikt digitale triage, en slechts 4% van de GGZ-aanbieders zet digitale behandeltools consistent in. De meeste systemen zijn ontwikkeld vanuit administratieve logica — niet vanuit de praktijk van de behandelaar of de beleving van de cliënt. Behandelaren voeren dagelijks grote hoeveelheden gegevens in elektronische cliëntendossiers (ECD’s) in, maar krijgen daar nauwelijks behandelondersteunende of inzichtgevende informatie voor terug. De systemen functioneren vooral als registratietool, niet als hulpmiddel dat de professional helpt om betere beslissingen te nemen of de behandeling te personaliseren. Het resultaat is een paradox: technologie die bedoeld was om te ontlasten, vergroot juist de last. De noodzaak van een nieuwe benadering Het CO-AI Health-project wil deze paradox doorbreken. Binnen deze tweejarige Publiek-Private Samenwerking (PPS), mede gefinancierd door Topsector Creatieve Industrie (CLICKNL), werken TU Delft, Mental Care Group, de Universiteit van Amsterdam, Ailixr en Specto Consulting samen aan een fundamentele omslag: van datalast naar datakracht. De projectdoelstellingen zijn helder: Verhogen van de efficiëntie en effectiviteit van GGZ-diensten door inzet van AI-gestuurde personalisatie, zodat meer cliënten per fulltime therapeut kunnen worden geholpen en de tijd tot behandeling afneemt. Ontwikkelen van AI-ondersteunde, evidence-informed en co-creatieve designmethoden die de digitale transformatie van de GGZ structureel versterken. Optimaliseren van het intakeproces door data slimmer te gebruiken, waardoor wachttijden worden verkort en de werkdruk van behandelaren aantoonbaar vermindert. Ontwikkelen van gepersonaliseerde, hybride zorgpaden waarin AI de therapeut ondersteunt — niet vervangt — en de cliënt meer regie en continuïteit ervaart. Door de combinatie van mensgerichte AI, strategisch ontwerp en praktijkgerichte toepassing in platforms zoals Mindshift en Empower, wil CO-AI Health laten zien hoe technologie écht in dienst kan staan van de professional én de cliënt. De uitdaging is niet om meer data te verzamelen, maar om data betekenisvol te maken — zodat technologie niet langer een extra laag vormt, maar een integraal hulpmiddel dat bijdraagt aan betere zorg, meer tijd voor de cliënt en een toekomstbestendige GGZ. 1.2. Onderzoek laat zien dat veel eHealth-oplossingen nog te weinig aansluiten bij de uiteenlopende behoeften, voorkeuren en contexten van gebruikers. Onderzoek laat zien dat veel bestaande eHealth-oplossingen onvoldoende aansluiten bij de uiteenlopende behoeften, voorkeuren en contexten van gebruikers. Veel digitale zorgtoepassingen in de GGZ zijn ontwikkeld volgens een one-size-fits-all-benadering: iedere cliënt krijgt dezelfde digitale modules, ongeacht klachtenpatroon, motivatie of digitale vaardigheid. Dat staat in schril contrast met de rest van de digitale wereld, waar personalisatie inmiddels de norm is, van streamingdiensten tot online leeromgevingen. In de GGZ daarentegen krijgt elke cliënt nog steeds hetzelfde digitale aanbod. Het gevolg is voorspelbaar: beperkt gebruik, lage betrokkenheid en teleurstellende resultaten. Onderzoek bevestigt de noodzaak van maatwerk Recente studies tonen aan dat juist gepersonaliseerde en contextgevoelige eHealth leidt tot meer gebruik, hogere tevredenheid en betere behandeluitkomsten (zie kader). Deze bevindingen wijzen allemaal in dezelfde richting: de tijd van generieke digitale zorgoplossingen is voorbij. De toekomst ligt bij datagedreven, gepersonaliseerde eHealth die zich dynamisch aanpast aan de cliënt én de context. Wat verstaan we onder personalisatie? Binnen het CO-AI Health-project hanteren we de volgende definitie van personalisatie (Hornstein et al., 2023): “Het doelbewust ontwerpen van variatie tussen individuen in de therapeutische elementen of in de structuur van een interventie.” Dit betekent dat digitale zorg zich niet alleen aanpast op basis van diagnose of leeftijd, maar ook op factoren als motivatie, voortgang, voorkeur voor communicatiestijl en cognitieve belastbaarheid. Van generiek naar gepersonaliseerd: een noodzakelijke omslag Om de potentie van digitalisering in de GGZ echt te benutten, is een fundamentele omslag nodig. Data en technologie moeten de professional niet langer belasten, maar versterken. In plaats van extra administratie of generieke protocollen, moeten ze inzichten, overzicht en maatwerk bieden — zodat behandelaren beter kunnen beslissen en cliënten meer regie ervaren. Digitale zorg in de toekomst is niet langer één standaard pad voor iedereen, maar een slim, adaptief systeem dat zich aanpast aan de mens erachter. Alleen dan kan digitalisering bijdragen aan wat er werkelijk toe doet: betere zorg, meer tijd voor de cliënt, en een professionelere, mensgerichte GGZ. 2. Waarom de huidige digitalisering tekortschiet Veel elektronische cliëntendossiers (ECD’s) en e-healthsystemen binnen de GGZ zijn ontworpen met het oog op verantwoording, declaraties en beleid, niet op het ondersteunen van het primaire zorgproces: het contact tussen behandelaar en cliënt. Wat ooit bedoeld was om informatie te structureren en de kwaliteit van zorg inzichtelijk te maken, is in de praktijk verworden tot een bron van administratieve druk. Behandelaren besteden vandaag een aanzienlijk deel van hun tijd aan het invoeren van gegevens in het ECD, maar krijgen daar nauwelijks behandelondersteunende informatie voor terug. De systemen registreren, maar reflecteren niet. Ze bieden geen inzichten, signalen of suggesties die de therapeut helpen om het behandeltraject te verbeteren. Zo ontstaat een fundamentele mismatch tussen het doel van digitalisering en de dagelijkse realiteit van de zorgpraktijk. De noodzaak van een gebruikersgerichte benadering Binnen het CO-AI Health-project onderschrijven we het belang van een holistische, gebruikersgerichte benadering van digitalisering. Digitale systemen moeten zich aanpassen aan de professional — niet andersom. Dat betekent dat de workflow, informatiebehoefte en cognitieve belasting van behandelaren centraal moeten staan bij ontwerp en implementatie. Door behandelaren actief te betrekken bij het ontwerp van digitale tools, kunnen processen beter worden afgestemd op de praktijk. Dit verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar ook het gevoel van regie en professionele tevredenheid. Een goed ontworpen systeem doet meer dan registreren: het ondersteunt, denkt mee en helpt prioriteren. In de dagelijkse praktijk betekent dat vandaag: Herhaalde invoer van dezelfde gegevens in verschillende systemen. Lange formulieren zonder directe meerwaarde voor de behandeling. Fragmentatie van informatie, waardoor overzicht en context ontbreken. eHealth-toepassingen als losstaande “add-ons” in plaats van geïntegreerde onderdelen van het behandelpad. Een cliëntperspectief dat in de rapportage verloren gaat. Voor cliënten betekent dit dat zij hun verhaal meerdere keren moeten vertellen, dat adviezen generiek blijven en dat de informatie over hun voortgang vaak niet met hen gedeeld wordt. De huidige systemen zijn ontworpen voor verantwoording, niet voor samenwerking. Van data-invoer naar data-inzicht Het CO-AI Health-project zet in op een fundamentele verschuiving: van data-invoer naar data-inzicht. AI en slimme datakoppelingen kunnen helpen om administratieve lasten te verminderen én nieuwe vormen van ondersteuning te creëren. Door repetitieve taken te automatiseren, rapportages te structureren en signalen te genereren die behandelaren helpen prioriteren, ontstaat een systeem dat meedenkt met de professional. Data worden zo een copiloot in plaats van een last. Het doel is niet alleen tijdswinst, met een beoogde vermindering van ten minste 30% administratieve belasting bij het intakeproces, maar ook kwaliteitswinst: beter geïnformeerde behandelbeslissingen, meer aandacht voor de cliënt en een meer mensgerichte digitale GGZ. 3. Het CO-AI Health Project 3.1. Projectachtergrond en consortium Om de druk op de geestelijke gezondheidszorg structureel te verlichten en digitale innovatie duurzaam te verankeren, hebben TU Delft en Mental Care Group (MCG) het project CO-AI Health geïnitieerd — in samenwerking met Ailixr, Specto Consulting en de Universiteit van Amsterdam (UvA). De gecombineerde expertise (zie ook kader pagina 2) brengt, mensgerichte kunstmatige intelligentie (AI), strategisch ontwerp en co-creatieve methodologieën met diepgaande kennis van klinische psychologie, data-gedreven zorgstrategieën en praktijkervaring binnen de geestelijke gezondheidszorg, samen. Deze multidisciplinaire samenwerking creëert een sterke basis om digitalisering binnen de GGZ daadwerkelijk te laten werken voor zowel de professional als de cliënt. Met een budget van €500.000 en een looptijd van twee jaar wordt CO-AI Health mede gefinancierd door de Topsector Creatieve Industrie (CLICKNL) als onderdeel van het PPS-programma. Het project richt zich op missiegedreven innovatie, waarin technologie, ontwerp en zorgpraktijk worden samengebracht om tot meetbare maatschappelijke en klinische impact te komen. 3.2. Doelstellingen Het CO-AI Health-project heeft vier samenhangende doelstellingen die voortbouwen op de onderzoeksagenda van de partners en inspelen op de huidige uitdagingen in de GGZ: Verhogen van efficiëntie en toegankelijkheid. Door het intake- en classificatieproces te digitaliseren met behulp van AI, waardoor wachttijden afnemen en behandelaren minder tijd kwijt zijn aan administratieve taken. Ontwikkelen van AI-gestuurde, gepersonaliseerde e-Health Door slimme algoritmes in te zetten die eHealth-modules automatisch afstemmen op het profiel, de voorkeuren en voortgang van de cliënt. Ontwerpen van co-creatieve, evidence-based AI-methoden Door mensgerichte ontwerpprincipes te combineren met datawetenschap en klinische expertise, zodat technologie beter aansluit bij de zorgpraktijk. Bevorderen van mensgerichte digitalisering Door AI niet te gebruiken als vervanging van de professional, maar als copiloot die inzicht, overzicht en structuur biedt, terwijl de menselijke regie behouden blijft. Deze doelstellingen komen samen in één ambitie: een digitale GGZ die slimmer, persoonlijker en menselijker is. 3.3. Kerninnovaties Binnen het project worden twee hoofdlijnen van innovatie uitgewerkt en gevalideerd: AI-ondersteunde eHealth Het consortium ontwikkelt en test AI-oplossingen die gepersonaliseerde eHealth mogelijk maken. Door data slim te gebruiken, denk aan behandelgeschiedenis, zelfrapportages en interacties in Mindshift of Empower, kan het systeem voorspellen welke interventies het meest effectief zijn voor een specifieke cliënt. Zo wordt eHealth niet langer een generieke verzameling modules, maar een adaptief zorgpad dat zich automatisch aanpast aan de behoefte, voortgang en voorkeur van de gebruiker. Geautomatiseerd intake- en classificatiesysteem\ Met behulp van natuurlijke taalverwerking (NLP) en datamodellering worden huisartsenverslagen, vragenlijsten en observaties van behandelaren samengevoegd tot duidelijke, bruikbare samenvattingen. Deze technologie ondersteunt de gezamenlijke besluitvorming tussen behandelaar en cliënt en reduceert de administratieve belasting tijdens het intakeproces met een beoogde 30% tijdsbesparing. De gegenereerde inzichten kunnen bovendien direct worden gekoppeld aan gepersonaliseerde behandeladviezen en relevante eHealth-interventies. 3.4. Van datalast tot datakracht De kern van CO-AI Health is het omkeren van de digitale last die momenteel op zorgprofessionals rust. In plaats van dat behandelaren zich moeten aanpassen aan complexe datasystemen, worden de systemen zelf opnieuw ontworpen, zodat ze aansluiten op de workflow, taal en behoefte van de gebruiker. Dit betekent: Automatisering van repetitieve taken, zoals verslaglegging, samenvattingen en triage. AI die suggesties doet voor passende eHealth-modules op basis van gestructureerde input. Menselijke regie over AI: behandelaren blijven aan het stuur, terwijl technologie inzicht en structuur biedt. Transparante, uitlegbare systemen: zowel professionals als cliënten begrijpen hoe conclusies en aanbevelingen tot stand komen. Data als copiloot: data ondersteunt het klinisch oordeel en helpt de kwaliteit van beslissingen te verbeteren, zonder de menselijke factor te vervangen. Het uiteindelijke doel is tijdswinst én kwaliteitswinst: meer tijd voor de cliënt 4. Toepassing in de praktijk: Mindshift en Empower Als grootste aanbieder van ambulante geestelijke gezondheidszorg in Nederland is Mental Care Group (MCG) een unieke digitale proeftuin voor de toepassing, evaluatie en opschaling van innovatieve technologie in de GGZ. Binnen MCG worden digitale zorgoplossingen zoals Mindshift en Empower ontwikkeld, getest en doorontwikkeld in nauwe samenwerking met behandelaren en cliënten. Deze praktijkgerichte aanpak maakt het mogelijk om nieuwe digitale toepassingen direct te toetsen op gebruiksgemak, effectiviteit en cliëntbetrokkenheid. Daardoor kan de technologie voortdurend worden bijgestuurd op basis van echte gebruikerservaringen. Zo levert MCG een belangrijke bijdrage aan de ontwikkeling van een toekomstbestendige, datagedreven GGZ, waarin technologie geen losstaande laag vormt, maar een integraal onderdeel van de zorgpraktijk is — met als doel: de professional versterken en de kwaliteit van zorg verhogen. Mindshift: hybride zorg met meer regie voor de cliënt HSK Mindshift is een innovatieve hybride behandelmethodiek die cliënten meer regie geeft over hun herstel. Door persoonlijke begeleiding te combineren met digitale modules en frequente, laagdrempelige interacties ontstaat een behandelvorm die flexibeler, effectiever en beter schaalbaar is. Mindshift draait volledig op ons eigen cliëntenplatform Empower. Binnen CO-AI Health wordt Mindshift verder uitgebreid met AI-ondersteunde functies die behandelaren helpen om sessies te structureren, voortgang te analyseren en passende interventies voor te stellen. Door gespreksverslagen automatisch te verwerken en te vertalen naar gestructureerde, behandelondersteunende samenvattingen, kunnen behandelaren zich weer richten op het contact met de cliënt in plaats van op administratie. De eerste ervaringen laten zien dat behandelaren deze ondersteuning als zeer waardevol ervaren: ze rapporteren minder administratieve belasting, meer overzicht en meer tijd voor de inhoud van het gesprek. Deze verbeteringen maken Mindshift tot een concreet voorbeeld van hoe AI de behandelpraktijk verrijkt zonder de menselijke factor te vervangen. De technologie helpt bij het personaliseren van de behandeling, terwijl de regie volledig bij de therapeut blijft. Empower: digitale zorgpaden voor gepersonaliseerde eHealth Empower is het digitale cliëntenplatform van MCG en vormt een belangrijk onderdeel van het CO-AI Health-project. Het platform biedt gestructureerde digitale zorgpaden voor onder andere depressie en PTSS — aandoeningen die samen meer dan 40% van de MCG-cliëntenpopulatie vertegenwoordigen. Empower stelt cliënten in staat om zelfstandig aan hun herstel te werken via digitale modules, oefeningen en realtime voortgangsmonitoring. De combinatie van zelfmanagement en continue digitale ondersteuning verkort wachttijden, vermindert de noodzaak voor frequente face-to-face sessies en vergroot de autonomie van de cliënt. Binnen CO-AI Health wordt Empower doorontwikkeld tot een intelligent, gepersonaliseerd zorgplatform: AI-ondersteunde intake en rapportage zorgen voor een snellere start van de behandeling en minder administratieve vertraging. Gestructureerde data en samenvattingen maken behandelplannen beter personaliseerbaar. Automatische aanbevelingen voor eHealth-modules stemmen interventies af op het profiel, de motivatie en het hersteltempo van de cliënt. Cliënten ontvangen toegankelijke samenvattingen van hun voortgang, waardoor het inzicht in en de betrokkenheid bij de behandeling toenemen. De ambitie is om deze AI-ondersteunde zorgpaden op te schalen naar alle 80.000 jaarlijkse cliënten van MCG. Zo groeit Empower uit tot een landelijke standaard voor persoonlijke, schaalbare en datagedreven GGZ-zorg. Naar een lerend zorgsysteem De integratie van Mindshift en Empower binnen CO-AI Health maakt het mogelijk om te bouwen aan een lerend zorgsysteem: een digitale omgeving waarin data uit de praktijk continu wordt benut om behandelingen te verbeteren, processen te optimaliseren en zorg te personaliseren. Door terugkerende patronen in behandeldata, cliëntinteracties en voortgang te analyseren, kunnen nieuwe inzichten worden gegenereerd die zowel de kwaliteit van zorg als de werkbeleving van professionals versterken. Zo ontstaat een cirkel van leren, verbeteren en innoveren — waarin de GGZ evolueert van datalast naar datakracht. 6. Innovatie in beleid en praktijk Het CO-AI Health-project sluit direct aan bij de nationale en Europese zorgagenda’s en geeft concreet invulling aan het uitgangspunt van het Integraal Zorgakkoord (IZA): “Digitaal waar het kan, fysiek waar het moet.” Door digitale en fysieke zorg op een slimme manier te combineren, draagt het project bij aan meer flexibiliteit, efficiëntie en maatwerk in de geestelijke gezondheidszorg. De ontwikkelde innovaties – van AI-ondersteunde intake tot gepersonaliseerde eHealth – laten zien hoe technologie in dienst kan staan van mensgerichte zorg, zonder de menselijke regie te verliezen, de behandelaar houdt de regie. CO-AI Health versterkt de Key Enabling Methodologies (KEM) binnen de Nederlandse kennis- en innovatiestructuur. Het project bevordert participatie, co-creatie en datagedreven werken, waarbij innovaties altijd worden getoetst aan de behoeften van zowel cliënten als professionals. Binnen de Kennis- en Innovatieagenda Maatschappelijke Voorzieningen (KIA-MV) toont CO-AI Health aan hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan een duurzame en toekomstbestendige GGZ. Daarnaast sluit het project nauw aan bij de Design Power Agenda, waarin ontwerpdenken en co-creatieve methoden worden ingezet als drijvende kracht voor systeemverandering in de zorg. De opgedane kennis en methodieken worden structureel verankerd in zowel onderwijs als praktijk — onder andere via integratie in het TU Delft MSc-curriculum Strategic Design. Zo verbindt CO-AI Health beleid, onderwijs en praktijk en laat het zien hoe deze drie domeinen elkaar kunnen versterken om de digitale transformatie van de geestelijke gezondheidszorg te versnellen. Toekomstperspectief: AI als copiloot van de professional CO-AI Health markeert een belangrijke stap in het herdefiniëren van de rol van data en AI binnen de geestelijke gezondheidszorg. AI wordt niet gezien als vervanging van professionele expertise, maar als een betrouwbare copiloot die behandelaren en cliënten ondersteunt gedurende het hele zorgtraject. In plaats van extra administratieve lasten te creëren, helpt AI om data om te zetten in direct bruikbare inzichten die bijdragen aan betere besluitvorming, preventie en herstel. Toekomstige toepassingsgebieden De komende jaren zullen AI-toepassingen zich verder ontwikkelen tot onmisbare bouwstenen van een mensgerichte GGZ. Denk daarbij aan: Voorspellende analyses waarmee terugvalrisico’s vroegtijdig kunnen worden herkend, zodat preventieve interventies op tijd worden ingezet. Analyse van spraak, tekst en gedrag om subtiele signalen van stress, overbelasting of verslechtering te detecteren — bijvoorbeeld tijdens digitale consulten of in eHealth-omgevingen. Adaptieve behandeltrajecten die zich dynamisch aanpassen aan de voortgang, voorkeuren en context van de cliënt, waardoor zorg steeds persoonlijker en effectiever wordt. Ketenintegratie en gegevensdeling waarbij AI als veilige schakel fungeert tussen eerstelijnszorg, GGZ en maatschappelijke dienstverlening, zodat cliënten niet telkens opnieuw hun verhaal hoeven te doen. Mensgerichte innovatie als uitgangspunt Cruciaal bij al deze ontwikkelingen is het uitgangspunt dat technologie altijd in dienst staat van mensen. AI moet het werk van zorgprofessionals makkelijker, waardevoller en betekenisvoller maken, niet zwaarder. Menselijke expertise blijft onmisbaar: AI ondersteunt, verrijkt en structureert, maar neemt het klinisch oordeel nooit over. Door deze benadering bouwen we samen aan een veerkrachtig, mensgericht en toekomstbestendig zorgsysteem, waarin innovatie en empathie hand in hand gaan. CO-AI Health laat zien hoe Nederland met verantwoorde inzet van AI de zorg kan hervormen — niet door de mens te vervangen, maar door hem te versterken. 7. Conclusie en oproep e Nederlandse geestelijke gezondheidszorg staat onder druk. Lange wachtlijsten, hoge werkdruk en stijgende maatschappelijke kosten vragen niet om kleine verbeteringen, maar om fundamentele vernieuwing — met visie, lef en menselijkheid. Het CO-AI Health-project, onder leiding van TU Delft en Mental Care Group, laat zien hoe kunstmatige intelligentie en mensgerichte digitalisering hieraan kunnen bijdragen. Niet door extra administratie, maar door data om te zetten in inzicht en ondersteuning. Door digitalisering te benaderen als een ontwerpvraagstuk waarin co-creatie centraal staat, wordt technologie een versterking van menselijke zorg in plaats van een vervanging ervan. Vernieuwing met impact Met focus op het intakeproces en de personalisatie van eHealth pakt CO-AI Health een van de grootste knelpunten van de GGZ aan. AI-ondersteunde tools en co-creatief ontwerp zorgen voor: minder administratie, meer gepersonaliseerde behandeltrajecten, versterking van de therapeutische relatie, betere toegankelijkheid van zorg. De kracht ligt in samenwerking tussen ontwerp, data en praktijk: technologie die naast de professional staat, niet tegenover hem. Samen bouwen aan de GGZ van morgen De boodschap is helder: stel data in dienst van de professional, niet andersom. Door technologie slim en mensgericht in te zetten, creëren we ruimte voor wat echt telt, aandacht, empathie en effectiviteit. CO-AI Health is het begin van een beweging waarin zorgaanbieders, ontwikkelaars, beleidsmakers en cliënten samen bouwen aan een GGZ die persoonlijk, efficiënt en veerkrachtig is. De toekomst vraagt om samenwerking, visie en durf. Laten we samen een zorglandschap creëren waarin innovatie en menselijkheid hand in hand gaan, waarin AI fungeert als betrouwbare copiloot, en data niet belast, maar bevrijdt. 8. Auteurs TU Delft – Faculty of Industrial Design Engineering Mental Care Group – Chief Digital Office With contributions from Ailixr, Specto Consulting, and the University of Amsterdam Literatuurlijst Sjöström, A., Hajdarević, S., Hörnsten, Å., & Isaksson, U. (2024). Ehealth literacy and health-related internet use among swedish primary healthcare visitors: cross-sectional questionnaire study (preprint).. https://doi.org/10.2196/preprints.63288 Dooren, M. M. v., Visch, V., Spijkerman, R., Goossens, R., & Hendriks, V. M. (2020). Mental health therapy protocols and ehealth design: focus group study. JMIR Formative Research, 4(5), e15568. https://doi.org/10.2196/15568 Lorenz-Artz, K., Bierbooms, J., & Bongers, I. (2021). Integrating ehealth within a transforming mental healthcare setting: a qualitative study into values, challenges, and prerequisites. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(19), 10287. https://doi.org/10.3390/ijerph181910287 Klooster, I. t., Kip, H., Beyer, S. L., Gemert‐Pijnen, J. E. v., & Kelders, S. M. (2024). Clarifying the concepts of personalization and tailoring of ehealth technologies: multimethod qualitative study. Journal of Medical Internet Research, 26, e50497. https://doi.org/10.2196/50497 Otokiti, A., Craven, C. K., Shetreat‐Klein, A., Cohen, S., & Darrow, B. (2021). Beyond getting rid of stupid stuff in the electronic health record (beyond-gross): protocol for a user-centered, mixed-method intervention to improve the electronic health record system. JMIR Research Protocols, 10(3), e25148. https://doi.org/10.2196/25148 Tajirian, T., Jankowicz, D., Lo, B., Sequeira, L., Strudwick, G., Almilaji, K., … & Stergiopoulos, V. (2021). Tackling the burden of electronic health record use among physicians in a mental health setting: physician engagement strategy (preprint).. https://doi.org/10.2196/preprints.32800 Apathy, N. C., Zabala, G., Gomes, K. M., Spaar, P., Krevat, S., & Ratwani, R. M. (2024). Telemedicine and in-person visit modality mix and electronic health record use in primary care. JAMA Network Open, 7(4), e248060. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.8060 Podkujko, A., Tate, R. B., & Byrne-Watts, G. (2025). Interoperability between clinical electronic patient record and social prescribing systems: the life rooms service evaluation.. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-7253756/v1 Nederlandse Topsector Creatieve Industrie – CLICKNL. (z.d.). PPS-programmatoeslag bij CLICKNL. Geraadpleegd via https://www.clicknl.nl/pps-programmatoeslag-bij-clicknl/ Mental Care Group. (2024). Vernieuwde werkwijze HSK Mindshift biedt ook behandelaren nieuwe kansen. Geraadpleegd via link Mental Care Group. (2024). De toekomst van eHealth in de GGZ: Empower als basis voor digitale zorgpaden. Geraadpleegd via link Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS). (2022). Integraal Zorgakkoord (IZA): Samen werken aan gezonde zorg. Den Haag: Rijksoverheid. Geraadpleegd via link CLICKNL. (z.d.). Kennis- en Innovatieagenda Maatschappelijk Verdienvermogen (KIA MV). Geraadpleegd via link Juridische disclaimer Het materiaal in dit document is gemaakt met het doel informatie te verstrekken en is uitsluitend ter illustratie bedoeld. Het is niet bedoeld als juridisch bindend. MCG aanvaardt geen enkele aansprakelijkheid, hetzij contractueel, uit onrechtmatige daad of anderszins, voor enig verlies of schade die direct of indirect voortvloeit uit het gebruik of het vertrouwen op de inhoud van dit document. De inhoud van dit rapport weerspiegelt onze mening. Auteursrechten en toestemming. Het materiaal in dit werk is auteursrechtelijk beschermd. Behoudens eerlijk gebruik voor journalistieke of wetenschappelijke doeleinden, mag geen enkel deel van dit document worden herdrukt of gereproduceerd in welke vorm of op welke wijze dan ook zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van MCG. Bij gebruik voor journalistieke of wetenschappelijke doeleinden moet MCG als referentie worden vermeld. MCG moedigt de verspreiding van haar werk aan en zal normaal gesproken snel toestemming verlenen. 3 Het gevolg is dat deze toepassingen vaak maar beperkt worden gebruikt. Recente studies tonen aan dat juist maatwerk, afgestemd op de specifieke gezondheidsconditie, informatiebehoefte en digitale vaardigheden van de patiënt, belangrijk is voor succes. Sjöström et al. (2024, link) benadrukken dat gepersonaliseerde aanbevelingen, gebaseerd op de unieke situatie en voorkeuren van patiënten, leiden tot meer betrokkenheid en een positievere gebruikerservaring. Dooren (2020) vult dit aan door te stellen dat eHealth pas echt effectief wordt wanneer therapeuten, patiënten en andere belanghebbenden actief worden betrokken bij het ontwerp en de ontwikkeling ervan. Ook Lorenz-Artz et al. (2021, link) t laten zien dat persoonsgerichte zorgmodellen, ondersteund door digitale tools, niet alleen de betrokkenheid vergroten, maar ook het langdurig gebruik van interventies bevorderen. Klooster (2024, link) tonen aan dat segmentatie op basis van kenmerken zoals levensstijl, motivatie en gezondheidsstatus een sterke basis vormt voor het personaliseren van zowel inhoud als vormgeving van e-Health. Samen wijzen deze bevindingen (ze kader) in dezelfde richting: de tijd van generieke “one-size-fits-all” oplossingen in de GGZ is voorbij. 4 Onderzoek laat zien dat veel eHealth-oplossingen nog te weinig aansluiten bij de uiteenlopende behoeften, voorkeuren en contexten van gebruikers. 5 administratieve last en EPD-inefficiëntie Verschillende studies tonen aan dat de huidige elektronische cliëntendossiers (ECD) en digitale zorgsystemen structurele inefficiënties bevatten die direct bijdragen aan de groei van de administratieve last en daarmee aan een afname van de beschikbare tijd voor directe patiëntenzorg. Wat onderzoek laat zien Otokiti (2021, link) – Workflow, documentatielast, patiënttijd → beschrijft hoe slecht ontworpen workflows leiden tot een hogere documentatielast en minder tijd voor direct cliëntcontact. Tajirian (2021, link) – Complexiteit, frustratie, systeemontwerp → toont aan dat complexe en onlogische systeemstructuren frustratie veroorzaken en de productiviteit van behandelaren verlagen. Apathy (2024, link) – Handmatige invoer, inefficiëntie, minder patiëntgerichtheid → laat zien dat handmatige gegevensinvoer de efficiëntie vermindert en het zorgproces minder patiëntgericht maakt.. Otokiti & Tajirian (2021) – Integratie, overbelasting, AI-tools → waarschuwen dat het toevoegen van AI-tools zonder goede afstemming juist extra belasting kan veroorzaken — vooral wanneer deze niet geïntegreerd zijn in bestaande workflows. Podkujko (2025, link) – Interoperabiliteit, efficiëntie, herontwerp → benadrukt dat interoperabiliteit tussen systemen cruciaal is: naadloze koppeling tussen EPD’s en andere applicaties vermindert handmatige herinvoer van gegevens en verhoogt de efficiëntie in het gehele zorgproces. Tajirian & Apathy (2024) – Gebruikersgericht, betrokkenheid, tevredenheid → tonen bovendien aan dat wanneer zorgverleners actief worden betrokken bij het ontwerp en de implementatie van digitale systemen, dit leidt tot betere afstemming op de praktijk en een hogere gebruikstevredenheid. Technologie moet samenwerken, niet stapelen De oorzaak van inefficiëntie ligt niet alleen in de technologie zelf, maar in het ontbreken van verbinding tussen systemen, processen en mensen. Wanneer een ECD niet communiceert met andere applicaties, leidt dat tot dubbele invoer, verlies van context en frustratie. Het resultaat: gefragmenteerde zorgdata, terwijl juist integratie de sleutel is tot een slimmer en mensgerichter zorgproces. Binnen het CO-AI-Health-project is interoperabiliteit een kernprincipe. Door gegevensstromen tussen ECD, e-healthmodules en AI-toepassingen te verbinden, wordt informatie één keer vastgelegd en meervoudig benut—voor rapportage, besluitvorming en gepersonaliseerde behandeling. ECD-herontwerp als basis voor gepersonaliseerde zorg Het optimaliseren van ECD’s is niet alleen een efficiëntieslag, maar een voorwaarde voor digitale, persoonsgerichte zorg. Toegankelijke en bruikbare data maken het mogelijk om automatisch relevante interventies voor te stellen, voortgang te monitoren en inhoud af te stemmen op de specifieke cliënt. Zo ontstaat een datagedreven ecosysteem waarin AI en e-health elkaar versterken: ECD’s leveren gestructureerde data voor gepersonaliseerde e-health. E-health genereert inzichten die terugvloeien in het behandelplan. De behandelaar blijft in regie, ondersteund door technologie die tijd vrijmaakt in plaats van vraagt. Conclusie: technologie moet samenwerken, niet stapelen. Alleen door integratie, gebruiksvriendelijk ontwerp en slimme koppelingen verlagen we de administratieve last structureel — zonder afbreuk te doen aan kwaliteit of menselijkheid in de zorg. 6 7 9 8 werkpakketten Het CO-AI Health-project bestaat uit vier onderling verbonden werkpakketten (Work Packages, WP’s) die samen de volledige innovatiecyclus bestrijken, van onderzoek en ontwerp tot implementatie en kennisdeling. Elk werkpakket wordt uitgevoerd door een multidisciplinair team van onderzoekers, ontwerpers en zorgprofessionals uit het consortium van TU Delft, MCG, UvA, Ailixr en Specto Consulting. WP 1 – Impact van AI-ondersteunde zorg op efficiëntie en kwaliteit Leiding: TU Delft & Mental Care Group Looptijd: mei 2025 – januari 2026 In dit werkpakket wordt onderzocht hoe AI-ondersteunde digitalisering de efficiëntie, werkdruk en behandelkwaliteit binnen de GGZ beïnvloedt. Er worden focusgroepen georganiseerd met behandelaren, onderzoekers en data-experts om knelpunten in de huidige workflow te identificeren en om te bepalen waar AI de grootste meerwaarde kan leveren. Daarnaast wordt een nulmeting uitgevoerd naar tijdsbesteding, tevredenheid en cliëntuitkomsten — als basis voor latere evaluatie. Verwacht resultaat: Een empirisch onderbouwd beeld van hoe AI-ondersteunde processen kunnen bijdragen aan kortere doorlooptijden, lagere registratielast en hogere behandelkwaliteit. WP 2 – Ontwikkeling AI-gestuurde gepersonaliseerde hybride zorgpaden Leiding: TU Delft & Mental Care Group Looptijd: november 2025 – oktober 2026 In dit werkpakket wordt gewerkt aan de ontwikkeling van AI-ondersteunde eHealth-modules binnen de platformen Mindshift en Empower. De focus ligt op het personaliseren van digitale interventies: AI-modellen leren op basis van cliëntprofielen, behandelgeschiedenis en voortgang welke content, toon en volgorde van interventies het meest effectief zijn. Zo ontstaat een adaptief zorgpad dat zich dynamisch aanpast aan de individuele cliënt. Verwacht resultaat: Een werkend prototype van een gepersonaliseerd, AI-ondersteund eHealth-systeem dat behandelaren helpt bij besluitvorming en cliënten meer autonomie biedt in hun herstel. WP 3 – Data-enabled designmethoden voor systeemtransformatie in de GGZ Leiding: TU Delft, Specto Consulting & Ailixr Looptijd: november 2025 – oktober 2026 Dit werkpakket richt zich op het ontwikkelen van nieuwe ontwerpmethodieken die data, AI en mensgericht ontwerp combineren. Door gebruik te maken van het CHIP-framework, synthetische persona’s en journey mapping worden ontwerpbeslissingen sneller en beter onderbouwd. De methodiek wordt getest in co-creatieve sessies met behandelaren, cliënten en ontwikkelteams. Verwacht resultaat: Een praktische ontwerpmethodiek voor de ontwikkeling van AI-toepassingen in de GGZ, die de kloof tussen technologie en praktijk overbrugt. WP 4 – Implementatie, educatie en kennisverspreiding Leiding: TU Delft Looptijd: 2026 – 2027 In dit slotwerkpakket wordt de opgedane kennis vertaald naar onderwijs, beleid en praktijk. De resultaten uit de eerste drie werkpakketten worden geïntegreerd in het TU Delft MSc-curriculum Strategic Design, zodat studenten leren hoe AI en ontwerp kunnen bijdragen aan mensgerichte innovatie in de zorg. Daarnaast worden richtlijnen ontwikkeld voor implementatie binnen de MCG-praktijk, inclusief trainingen voor behandelaren in het gebruik van AI-ondersteunde tools. Verwacht resultaat: Structurele verankering van mensgerichte AI-methoden in zowel onderwijs als zorgpraktijk, en een duurzaam pad voor opschaling van de ontwikkelde oplossingen binnen MCG en daarbuiten. Samenhang tussen de werkpakketten De vier werkpakketten vormen samen een doorlopende cyclus van onderzoek → ontwikkeling → ontwerp → implementatie. Resultaten uit elk pakket voeden de volgende fase, waardoor kennis direct wordt toegepast en gevalideerd in de praktijk. Zo ontstaat een lerend innovatiesysteem waarin mensgerichte AI en gepersonaliseerde e-Health elkaar versterken, met als einddoel: minder administratieve last, meer persoonlijke zorg en een veerkrachtige GGZ. 6 9 10 11 12 13 13 13 14 mentalcaregroup.nl/contact Onze visie. Het is onze visie om de beste en meest toonaangevende zorgverlener in mentale gezondheid te zijn, die doelgerichte versterking, preventie en behandelingen biedt in de verschillende fases van het leven. Ons netwerk van praktijken. Een landelijk netwerk van meer dan 2.000 professionals op meer dan 150 locaties in Nederland. Wij behandelen jaarlijks ruim 80.000 cliënten, waarvan 55% volwassenen en 45% kinderen. Sinds de oprichting, richten wij ons op de meest voorkomende psychische aandoeningen en zijn actief op het gebied van leerproblematiek. Mental Care Group. HSK, Vitalmindz, Mentaal Beter, Opdidakt, AlleskITs en Siggie zijn allemaal onderdeel van Mental Care Group. Met meer dan 2000 medewerkers door het land zetten wij ons iedere dag in om de beste zorg te bieden aan onze cliënten, van jong tot oud en van Groningen tot Maastricht. Het is ons doel om mensen te helpen met het aanpakken van mentale uitdagingen. Wij leren van en met elkaar, versterken elkaar waar mogelijk en maken het verschil waar nodig. Samen staan wij sterk voor een mentaal gezond, vitaal en veerkrachtig Nederland. Mental Care Group Dat zijn wij! www.mentalcaregroup.nl Contact