Onder de AI-paraplu vallen modellen die patronen herkennen en voorspellen. In de praktijk zie je twee families terugkomen. Machine learning leert uit historische data en voorspelt wat er hierna waarschijnlijk gebeurt. Deep learning herkent complexe structuren in grote datasets, vooral in beelden en genetische data.

Die kapstok is concreet geworden. In de pathologie markeren algoritmen afwijkende gebieden op digitale coupes zodat de patholoog gericht kan kijken. In de klinische chemie signaleren modellen trendbreuken in controles nog vóór het menselijke oog dat doet, en ondersteunen ze bij samengestelde interpretaties wanneer combinaties van uitslagen een ziektebeeld suggereren. De medische microbiologie automatiseert delen van kweekbeoordeling en verkent het voorspellen van antibioticaresistentie uit historiek. Moleculaire labs filteren ruis in NGS-runs en rangschikken relevante varianten. En in de pre-analytische keten sturen modellen logistiek en urgentie, zodat materiaal en capaciteit op het juiste moment samenkomen.

Kortom: de technologie is beschikbaar. De kunst is om haar gecontroleerd te laten landen in het werk, met duidelijke grenzen en goede koppelingen.

AI vervangt mensen niet; het versterkt ze. De rol van de analist schuift op van uitvoeren naar regisseren. Het model doet een vooranalyse, de analist bepaalt wat het betekent, corrigeert wanneer nodig, en escaleert waar het moet. Dat vraagt om nieuwe routine: begrijpen wat een model wél en níét kan, bias herkennen, afwijkingen documenteren, en met IT en leveranciers het gesprek voeren over datadefinities en koppelvlakken.

Niemand hoeft data scientist te worden, maar AI-geletterdheid wordt net zo basaal als pipetteren: weten hoe iets werkt op hoofdlijnen, welke signalen je serieus neemt, welke grenzen je afspreekt, en hoe je uitzonderingen vastlegt. Wie daarin investeert, krijgt teams die met vertrouwen beslisondersteuning gebruiken in plaats van ertegen te vechten.

Begin klein, maar niet willekeurig. Kies één usecase die een écht probleem raakt: doorlooptijd op een drukke test, variatie in interpretatie, nachtroutine die nu handmatig is. Leg vooraf vast wat “goed genoeg” betekent. Spreek performancegrenzen af, inclusief wat er gebeurt bij twijfel: wanneer neemt de mens over, wanneer gaat iets naar een senior, wanneer bel je de kliniek?

Zorg dat definities en labels kloppen. Een model leert wat je het voedt. Als “positief” in dataset A iets anders betekent dan in dataset B, train je twijfel. Maak één smalle koppeling met je LIS of middleware, test met echte data in een afgebakende workflow, en meet het effect op tijd, kwaliteit en workload. Documenteer de afwijkingen, en verbeter vervolgens het model, het proces óf beide. Schaál pas wanneer die cyclus werkt.

Belangrijk: regel eigendomschap. Wie “owns” het model? Wie fixt het als de performance wegzakt? Wie keurt vrijgave van een update? Governance klinkt saai, maar voorkomt dat AI een black box wordt waar niemand zich aan wil branden.

De meest waarschijnlijke toekomst is geen autonome AI, maar augmented diagnostics. Modellen worden “tweede lezers” die risico’s markeren, prioriteit suggereren en de druk van de ketel halen. Realtime monitoring wijst sneller op verslechtering nog vóórdat iemand belt. In research ontstaan digitale tweelingen die hypotheses versnellen. In de praktijk verdwijnt AI niet in één megasysteem, maar weeft zich door veel kleine stappen die samen een keten slimmer maken.

Cruciaal is dat we mens en machine in balans houden. Laat AI vooral doen waar het in uitblinkt (patroonwerk, consistentie, 24/7 waakzaamheid) en laat mensen beslissen waar context, twijfel en verantwoordelijkheid spelen. Dat is niet minder high-tech; het is betere zorg.

Praat binnen het lab met de kliniek over één bottleneck waar iedereen last van heeft. Leg uit wat AI daar zou kunnen betekenen en wat je nodig hebt om het verantwoord te proberen: een minimale dataset, duidelijke definities, een afgebakende workflow, en afspraken over controle. Vraag IT om één slanke koppeling in plaats van een megaproject. Maak ruimte in het rooster voor scholing en voor een superuser-rol. En spreek met elkaar af dat “niet goed genoeg” óók een uitkomst is: dan heb je geleerd wat nog niet werkt, voordat je schaalt.

AI in het lab is geen hype, maar ook geen heilige graal. Het is gereedschap. Wie nu investeert in mensen, data en eenvoudige koppelingen, bouwt een voorsprong die moeilijk is in te halen. Niet omdat je als eerste een model draaide, maar omdat je als team leerde hoe je het betrouwbaar inzet.

AI ontlast pas als teams het vertrouwen. Laten we samen bepalen waar jouw analisten winst pakken en welke waarborgen nodig zijn. Eén gesprek, een helder startpunt, geen verkooppraat. Plan nu een kennismakingsgesprek.

Laat AI het werk ontlasten, terwijl jouw mensen het verschil blijven maken.