Hoe AI het lab verandert (en waarom menselijke expertise cruciaal blijft)

AI is een verzamelnaam voor technologieën die in staat zijn om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. In de context van medische laboratoria gaat het vooral om: 

• machine learning, waarbij algoritmes leren van bestaande data om voorspellingen te doen;  

• deep learning, waarbij complexe patronen in grote hoeveelheden gestructureerde of ongestructureerde data worden herkend.  

De afgelopen jaren zijn er binnen de medische laboratoriumwereld al diverse veelbelovende toepassingen ontwikkeld. Zo wordt AI ingezet voor beeldherkenning in de pathologie, waar digitale coupes automatisch worden gescand en verdachte structuren kunnen worden gemarkeerd voor beoordeling door de patholoog (Kim, I., 2022). In de klinische chemie / medische microbiologie zien we algoritmes die trends in laboratoriumresultaten analyseren om bijvoorbeeld het ontstaan van sepsis vroegtijdig te signaleren (Lin, T., 2025). Ook binnen de pre-analytische fase wordt AI toegepast om werkstromen te optimaliseren, bijvoorbeeld door automatisch te voorspellen welke aanvragen spoed vereisen, of om logistieke processen te sturen op basis van real-time data (Lei Zhang, 2022). AI in het lab is dus geen verre toekomstmuziek meer, maar (zij het op kleine schaal) realiteit. De technologie is er dus al, de vraag is nu vooral hoe en wanneer het op grotere schaal effectief ingezet kan worden.

De kracht van AI zit in haar veelzijdigheid. Vrijwel elke laboratoriumdiscipline kent toepassingen die met behulp van AI kunnen worden versterkt of verbeterd.  

In de klinische chemie wordt AI onder andere gebruikt voor kwaliteitsbewaking. Algoritmes kunnen afwijkende trends in controlemonsters detecteren nog voordat een analist dat met het blote oog zou doen (Lorde, N., 2024). Daarnaast ondersteunen systemen bij het interpreteren van samengestelde uitslagen: wanneer een reeks waardes samen een bepaald ziektebeeld suggereert, kan AI fungeren als een vorm van diagnostische decision support (Çubukçu, H. C., 2023).  

Binnen de medische microbiologie zijn er inmiddels AI-systemen die in staat zijn om op digitale beelden van kweekplaten bacteriekolonies te herkennen en classificeren. Dit versnelt niet alleen de beoordeling van kweken, maar vermindert ook subjectiviteit. Ook het voorspellen van antibioticaresistentie op basis van historische data behoort tot de mogelijkheden (Li, Y., 2024).  

In de moleculaire diagnostiek speelt AI een rol bij het analyseren van grote hoeveelheden genetische data, zoals die afkomstig van Next-Generation Sequencing (NGS). AI helpt bij het identificeren van relevante mutaties en het filteren van ruis of foutieve signalen, waardoor genetische diagnostiek nauwkeuriger en efficiënter kan worden uitgevoerd (Choon, Y. W., 2024).  

De pathologie is wellicht de laboratoriumdiscipline waar AI het meest zichtbaar is. Dankzij digitale microscopie kunnen algoritmes tumoren detecteren, mitose-activiteit inschatten en afwijkende celstructuren herkennen. Deep learning-modellen behalen inmiddels prestaties die vergelijkbaar zijn met die van ervaren pathologen (Ianni, J, D., 2020), al blijven zij onmisbaar voor de uiteindelijke interpretatie en besluitvorming. 

De inzet van AI in medische laboratoria brengt tal van voordelen met zich mee. Een van de belangrijkste is efficiëntie. AI kan routinematige, repeterende taken deels overnemen of versnellen, waardoor analisten meer tijd overhouden voor complexe casussen en interpretatie. In een tijd waarin veel laboratoria kampen met personeelstekorten en een toenemende vraag naar diagnostiek, kan AI helpen om de werkdruk te verlagen zonder in te leveren op kwaliteit. 

Daarnaast zorgt AI voor meer consistentie in interpretaties. Waar menselijke beoordeling kan worden beïnvloed door vermoeidheid, ervaring of cognitieve bias, werkt een goed getraind algoritme altijd volgens dezelfde logica. Dit leidt tot minder variatie in uitslagen en draagt bij aan de betrouwbaarheid van diagnostiek. 

AI kan ook fungeren als een vorm van klinische besluitondersteuning. Wanneer een algoritme afwijkingen detecteert of bepaalde combinaties van labwaarden herkent die wijzen op een verhoogd risico, kan het systeem de analist of behandelend arts hier proactief op attenderen. Zo wordt diagnostiek niet alleen sneller, maar ook intelligenter. 

Tot slot maakt AI ‘always-on diagnostics’ mogelijk: systemen die 24/7 kunnen monitoren, interpreteren en signaleren, zonder afhankelijk te zijn van personeelsroosters of nachtdiensten. 

Toch is AI geen tovermiddel. De implementatie in medische laboratoria kent ook uitdagingen, die niet onderschat mogen worden. Allereerst is er de vraag naar betrouwbaarheid. Een AI-model is zo goed als de data waarop het is getraind. Als die data incompleet, vertekend of verouderd zijn, kan het algoritme verkeerde conclusies trekken. Validatie van AI-algoritmes is daarom essentieel, zeker in een klinische omgeving waar fouten directe gevolgen kunnen hebben voor patiëntenzorg.

Een ander punt van zorg is transparantie. Veel AI-systemen, met name deep learning-modellen, zijn zogeheten ‘black boxes’. Ze geven een uitkomst, maar niet altijd inzicht in hoe die tot stand is gekomen. Dit maakt het lastig voor professionals om op basis van AI-resultaten een verantwoorde beslissing te nemen. 

Ook ethische en juridische vraagstukken spelen een rol. Wie is verantwoordelijk als een AI-systeem een foute inschatting maakt? De leverancier? Het laboratorium? De behandelend arts? De wet- en regelgeving rondom AI in de zorg is nog volop in ontwikkeling, wat onzekerheid geeft bij implementatie. 

Daarnaast is er het technische vraagstuk van integratie. Veel laboratoria werken met informatiesystemen (LIS) die niet eenvoudig te koppelen zijn met moderne AI-toepassingen. Zonder goede integratie is de praktische meerwaarde van AI beperkt. 

En last-but-not-least: privacy en dataveiligheid. AI heeft grote hoeveelheden patiëntdata nodig om goed te functioneren. Het waarborgen van de bescherming van die data volgens de AVG is cruciaal, zeker wanneer AI extern wordt gehost of getraind. 

De opkomst van AI betekent niet dat de laboratoriummedewerker overbodig wordt. Integendeel: de rol van de analist verandert, maar wordt belangrijker dan ooit. In plaats van alleen uitvoerder wordt de analist steeds vaker regisseur van het diagnostisch proces. AI biedt ondersteuning, maar vraagt om menselijke interpretatie, controle en context. 

Daarmee ontstaan er ook nieuwe eisen aan kennis en vaardigheden. Begrip van hoe AI werkt, hoe algoritmes worden getraind en welke beperkingen ze kennen, wordt steeds relevanter. Niet iedereen hoeft data scientist te worden, maar digitale vaardigheden wordt wel een kerncompetentie. 

Bovendien zal samenwerking met IT-afdelingen, data-analisten en leveranciers intensiveren. De grenzen tussen disciplines vervagen, en dat vraagt om goede communicatie, wederzijds begrip en een gezamenlijke visie op innovatie. 

AI is dus geen vervanging van mensen, maar een versterker van hun expertise, mits zij bereid zijn om met de technologie mee te groeien. 

De komende jaren zullen AI-toepassingen steeds verder worden ingebed in het dagelijkse werk van laboratoria. Naar verwachting zullen systemen fungeren als een soort tweede lezer: de AI doet een vooranalyse, de analist beoordeelt het eindresultaat. Hierdoor ontstaat een dubbele controle die fouten kan voorkomen en snelheid kan verhogen. 

Ook zullen we AI vaker zien als real-time beslisondersteuner. Denk aan systemen die laboratoriumdata continu monitoren en direct een alert genereren wanneer patronen wijzen op een acute verslechtering van de patiënt, nog voordat een arts daar zelf op gewezen wordt. 

In researchomgevingen zien we de opkomst van digitale tweelingen (digital twins): virtuele modellen van patiënten of ziekteprocessen die op basis van laboratoriumdata voorspellingen kunnen doen over ziekteverloop of behandelingsuitkomsten. Deze toepassingen bevinden zich nog in de experimentele fase, maar de potentie is groot (Katsoulakis, E., 2024). 

Daarnaast kan AI de workflowsturing binnen het lab verbeteren. Door automatisch analyses te prioriteren op basis van urgentie, patiëntstatus of capaciteit, kunnen laboratoria hun middelen effectiever inzetten en de doorlooptijd verbeteren. 

De toekomst van AI in het lab is dus veelbelovend, mits deze technologie op een verantwoorde, mensgerichte manier blijft ontwikkelen en implementeren. 

AI zal de medische laboratoria ingrijpend veranderen. Niet door mensen te vervangen, maar door hen te ondersteunen, te versterken en ruimte te geven voor hun unieke expertise. De kracht van de laboratoriumdiagnostiek van de toekomst ligt in de samenwerking tussen mens en machine. 

Laboratoria die vandaag al beginnen met het verkennen van AI, het opleiden van hun medewerkers en het leggen van samenwerkingen met IT-partners, creëren niet alleen een voorsprong, ze bouwen mee aan een duurzame, innovatieve en kwalitatief hoogwaardige zorg. 

AI is geen hype. Maar ook geen heilige graal. Het is een tool en het is aan ons om te bepalen hoe we het gebruiken!