Case Study

Preventieve zorg opschalen met AI-gestuurde klinische diagnostiek

Ontdek hoe een toonaangevende kliniek voor levensverlenging de expertise van artsen heeft uitgebreid met behulp van een door AI aangestuurde diagnostische co-piloot, waardoor de analysetijd is teruggebracht van 60 minuten tot enkele seconden, met behoud van klinische nauwkeurigheid en GDPR-conforme gegevensbeheer.

Industrie Gezondheidszorg en preventieve geneeskunde
Oplossing AI-diagnostische copiloot
Gebruiksscenario Risicobeoordeling Automatisering & klinische rapportage

Klantoverzicht

Een vooraanstaande kliniek die gespecialiseerd is in levensduur en preventieve gezondheidszorg biedt zeer gepersonaliseerde, datagestuurde medische programma's. Elke patiënt ondergaat een grondig intake-proces waarbij uitgebreide informatie over gezondheid, levensstijl en biometrische gegevens wordt verzameld om een gepersonaliseerd preventieplan op te stellen. Naarmate de vraag van patiënten toenam, stond de kliniek voor een grote uitdaging op het gebied van schaalbaarheid: deskundige klinische analyses waren volledig afhankelijk van senior artsen, wat de doorvoer beperkte en de operationele kosten verhoogde.

Meer dan 300 gezondheidsvariabelen Vastgelegd in elke patiëntbeoordeling
45-60 minuten Analysetijd van arts per patiënt (vóór AI)
Alleen handmatige workflow Klinische rapporten die volledig door artsen zijn opgesteld

De uitdaging

Naarmate de kliniek groeide, werd de handmatige risicobeoordelingsworkflow een belangrijke operationele beperking. De door artsen geleide analyse van gedetailleerde intake-gegevens vertraagde het genereren van rapporten, beperkte de patiëntcapaciteit en maakte het opschalen van diensten steeds duurder en inefficiënter.

Kennisbottleneck

Senior artsen moesten elke vragenlijst handmatig analyseren, waardoor de schaalbaarheid van de patiëntenopname beperkt was.

Tijdrovende risicobeoordeling

Het samenvoegen van patiëntgegevens tot risicoscores en zorgplannen kostte tot een uur per patiënt.

Hoge operationele kosten

Schaalvergroting betekende dat er meer artsen moesten worden aangenomen, waardoor de overheadkosten aanzienlijk stegen.

Behoefte aan verklaarbare AI

Elke automatisering moest klinische redeneringen ondersteunen en volledig transparant blijven voor medische validatie.

De kliniek werkte samen met Crux Digits om een door AI aangestuurde preventiemodule te ontwerpen die zou kunnen fungeren als een klinische digitale copiloot die de expertise van artsen aanvult, handmatige inspanningen vermindert en naleving van medische normen en transparantie waarborgt.

De oplossing: op AI gebaseerde preventiemodule

Crux Digits leverde een Human-in-the-Loop AI-systeem dat het klinische redeneringsproces van specialisten weerspiegelt, terwijl artsen de volledige controle behouden over de uiteindelijke beslissingen. Dit versnelt de gegevensanalyse en het opstellen van rapporten.

Hybride AI-risicomodellering

Een gestructureerde AI-workflow analyseert de gegevens uit patiëntenvragenlijsten in verschillende fasen: factor-extractie, risicocorrelatie en klinische synthese.

Synthetische klinische trainingsaanpak

Aangepaste synthetische datasets en prompt engineering repliceerden de klinische logica van de kliniek, waardoor de uitdaging van ‘kleine medische gegevens’ werd opgelost.

Dashboard voor beoordeling door artsen

Artsen ontvangen door AI gegenereerde conceptrapporten, risicoscores en redeneringen, waardoor snelle validatie en goedkeuring mogelijk is.

Cloud-native beveiligde architectuur

Gebouwd op AWS met veilige LLM-integraties om hoge beschikbaarheid en betrouwbaarheid van medische kwaliteit te garanderen.

Privacy en naleving door ontwerp

Medische AI vereist vertrouwen. De oplossing is ontworpen om te voldoen aan de AVG en normen voor gegevensbescherming in de gezondheidszorg, waardoor veilige gegevensverwerking, transparantie en menselijk toezicht worden gewaarborgd.

GDPR-conforme gegevensverwerking

Patiëntgegevens worden behandeld volgens praktijken die in overeenstemming zijn met de AVG, waaronder gegevensminimalisatie, anonimisering en strikte scheiding van identiteits- en klinische informatie.

Human-in-the-Loop-governance

Artsen blijven de uiteindelijke beslissers, wat voldoet aan de AVG-bescherming tegen geautomatiseerde besluitvorming.

Audittrajecten en verklaarbaarheid

Elke AI-output bevat traceerbare klinische logica, wat transparantie en verificatie mogelijk maakt.

Veilige leveranciersovereenkomsten

De gegevensbeschermingsautoriteiten hebben ervoor gezorgd dat externe leveranciers geen patiëntgegevens bewaarden of gebruikten voor het trainen van modellen.

Impact op het bedrijf

De door AI aangestuurde preventiemodule heeft de manier waarop de kliniek zorg verleent fundamenteel veranderd, waardoor de operationele efficiëntie is verbeterd, de capaciteit van artsen is vergroot en het inzicht in patiënten is versneld, zonder dat dit ten koste gaat van het klinisch toezicht.

60 minuten → Minder dan 30 seconden

Voorlopige rapportagetijd voor risicobeoordeling

40% toename in patiëntcapaciteit

Zonder extra artsen aan te nemen

Consistente klinische analyse

Gestandaardiseerde risicobeoordeling, ongeacht de werkdruk

De kliniek heeft met succes haar klinische expertise uitgebreid door middel van AI-augmentatie, waardoor de efficiëntie is verbeterd, de medische integriteit is behouden en duurzame groei in preventieve gezondheidszorg mogelijk is gemaakt.

Klaar om klinische expertise op te schalen met AI?

Ontdek hoe AI-aangedreven klinische copiloten de diagnostiek kunnen versnellen, de werkdruk van artsen kunnen verminderen en uw zorgorganisatie kunnen helpen om op grote schaal precisiegerichte preventieve zorg te leveren.

Boek een gratis consult