Mijn tandarts gebruikt nu AI. Wat ik in de stoel zag, blijkt een wereldwijd patroon

AI komt de zorg niet binnen via de operatiekamer. Het komt binnen via de administratie.

Dat merkte ik onlangs bij mijn eigen tandarts. De afspraakherinnering kwam niet meer per sms maar via een WhatsApp-chatbot, met mijn naam, de locatie en het tijdstip erin. En in de behandelkamer hingen twee kleine microfoontjes naast de stoel, met de vraag of ik het goed vond dat de behandeling werd opgenomen voor een automatisch verslag. Een vraag waar je met open mond niet rustig over nadenkt.

Het opvallendste aan AI in de behandelkamer is hoe onzichtbaar hij is. De behandeling zelf verliep zoals altijd, vakwerk van twee kundige handen. De microfoontjes zou je zomaar missen, en precies daarom went dit soort technologie zo geruisloos: er verandert niets aan wat je voelt, alleen aan wat er met je gegevens gebeurt.

Na de behandeling vroeg ik, nieuwsgierig naar hoe zo'n verslag eruitziet en wat er met de opname gebeurt, of ik even mocht meekijken op het scherm. Het automatische verslag van drie kwartier behandelen bleek drie regels lang, met fouten erin, die mijn tandarts stuk voor stuk zelf verbeterde voordat de tekst het dossier in ging. Dat meekijken gewoon kon, zegt overigens al veel over haar vertrouwen in het systeem. En het gaat natuurlijk om mijn eigen gegevens; als iemand ze in mag zien, ben ik het wel.

Wat ik thuis uitzocht

Nieuwsgierig geworden ben ik in de software gedoken die de praktijk gebruikt. En eerlijk is eerlijk: op papier heeft de leverancier het netjes voor elkaar. ISO 27001 en NEN 7510 gecertificeerd, hosting in Nederlandse datacenters, een standaard verwerkersovereenkomst. Ook over de opname zelf is de leverancier duidelijk: audio staat alleen tijdens de afspraak aan, wordt niet langer bewaard dan nodig om de notitie te maken, en elk verslag blijft concept tot de tandarts akkoord geeft. Dat is meer dan veel jonge softwarebedrijven kunnen zeggen.

Maar de belangrijkste vraag bij zo'n opname bleef ook na lang zoeken onbeantwoord: welk AI-model zet de audio om in tekst, en draait dat op eigen servers, of gaat het via een Amerikaanse aanbieder zoals OpenAI, Gemini of Anthropic? Ik heb het in elk geval nergens kunnen vinden. En als ik het als agentic engineer al niet kan achterhalen, hoe moet een gewone patiënt, zonder AI-achtergrond, dat dan wegen op het moment dat de vraag gesteld wordt?

Wat horen die microfoontjes eigenlijk allemaal?

Sinds dat bezoek denk ik na over wat er nog meer op die opname staat dan het klinische gesprek. Want een behandelkamer klinkt niet als een kantoor.

Om te beginnen kun je als patiënt niets terugzeggen. Met vier handen en een afzuiger in je mond produceer je hooguit "hng-hng", en het model moet daar maar iets van maken. Stel je vervolgens een zwaardere ingreep voor, een wortelkanaalbehandeling bijvoorbeeld, waarbij de patiënt het af en toe uitschreeuwt. Ook dat staat op de opname. Vat het verslag dat dan samen als "behandeling verlopen zonder bijzonderheden"?

Je zou er grinnikend aan voorbijgaan, als er niet zo'n serieuze staart aan zat. Er bestaan inmiddels bedrijven die stemanalyse als medisch instrument verkopen: stress, stemming en energie gemeten uit hoe je klinkt, en volgens de sector zelf komen daar nauwkeurigere pijninschattingen via meeluisterende microfoons aan. Jouw kreet in de stoel is voor zo'n systeem geen bijgeluid, maar data.

En dan de boor zelf. Uit onderzoek van Cornell bleek dat Whisper, het bekendste transcriptiemodel (van OpenAI), bij stiltes en ruis hele zinnen kan verzinnen die niemand heeft uitgesproken. Een ruimte vol boorgeluid, afzuigers en halve woorden is voor zo'n model zo'n beetje het zwaarst denkbare dictee.

En de microfoon maakt geen onderscheid tussen "voor het dossier" en "niet voor het dossier". Het overleg tussen tandarts en assistent gaat er net zo goed in, inclusief dat ene zinnetje over de vorige patiënt. De vakantieplannen die je tandarts ondertussen met je deelt ook. En wie weet wat het model met de radio op de achtergrond doet. Alles wat die kamer aan geluid produceert is in principe input. De vraag "waar gaat dit heen" gaat dus over veel meer dan drie regels verslag.

Dit blijkt geen los incident

Mijn ervaring stond niet op zichzelf. Na wat zoekwerk zag ik een wereldwijd patroon.

Eerst de fouten. In een studie met gesimuleerde consulten bevatte 70 procent van de door AI gegenereerde verslagen fouten. Vaak ontbrak er simpelweg relevante informatie. Een audit van duizend uur aan transcripties vond in bijna een op de vijf AI-transcripten kritieke fouten: verkeerde doseringen, een weggevallen "niet". En de rekenkamer van Ontario onderzocht twintig AI-notuleersystemen die artsen daar gebruiken: twaalf schreven medicijnen op die niet waren voorgeschreven, zeventien misten belangrijke details over de mentale gezondheid van de patiënt. Mijn drie regels met fouten passen dus gewoon in dat beeld. Niet omdat de technologie niets kan, ze wordt aantoonbaar elke maand beter, maar omdat ze vaak sneller wordt uitgerold dan zorgvuldig ingebed. Het verschil zit zelden in het model en bijna altijd in de implementatie eromheen.

Dan de toestemming. In de Verenigde Staten lopen rechtszaken tegen meerdere ziekenhuisketens omdat gesprekken tussen arts en patiënt met AI zouden zijn opgenomen zonder geldige toestemming. In één van die zaken is de aanklacht nog een graad erger: het systeem zou in het dossier hebben genoteerd dat de patiënt toestemming gaf, terwijl die vraag nooit is gesteld. Een Amerikaanse patiënte beschreef hoe ze na een opgenomen consult haar dossier nalas en er een uitspraak in vond die ze nooit had gedaan: het verslag beweerde dat ze AI-dieetadvies gebruikte, terwijl ze in het gesprek expliciet nee had gezegd.

En Nederland? Hier is het patiëntperspectief nog nauwelijks te vinden, terwijl de technologie wel binnenkomt. De kaders bestaan gelukkig al. De artsenfederatie KNMG is er in een praktijkdilemma helder over. Een geluidsopname van een gesprek met een patiënt is onder de AVG het verwerken van extra beschermde gegevens. Daar is expliciete toestemming voor nodig. Mijn tandarts deed met haar vraag dus precies wat de wet vraagt. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar de Amerikaanse rechtszaken hierboven laten zien dat het dat niet is.

Vakblad ICT&health formuleerde onlangs de vraag die daarna komt: het gaat er niet alleen om óf er toestemming is gevraagd, maar wie er toegang heeft tot de opname, wie er iets mee kan doen, en onder welke voorwaarden. Precies de vraag waar ik thuis geen antwoord op vond.

Het recept zat al in de behandelkamer

Het zou makkelijk zijn om hier somber te eindigen, maar dat is niet waar dit verhaal om vraagt. Want mijn tandarts deed vanuit haar vak drie dingen die samen precies het recept vormen voor verantwoord AI-gebruik.

Ze vroeg toestemming. Niet als formaliteit achteraf, maar vooraf, in de kamer, aan mij. Dat is de wettelijke basis, en het is ook gewoon de fatsoenlijke volgorde.

Ze controleerde het resultaat. Het verslag ging niet automatisch het dossier in. Ze las het na, zag de fouten en verbeterde ze. Uit al het onderzoek hierboven blijkt dat dit geen overbodige zorgvuldigheid is, maar de stap die het verschil maakt tussen een hulpmiddel en een risico. Het verschil tussen AI inzetten en op AI gokken is of er nog iemand naleest.

De behandeling bleef mensenwerk. AI zat in de administratie, niet in de behandeling zelf. Dat laatste komt misschien ooit nog, maar voorlopig houd ik mijn kiezen graag bij iemand met een diploma. En zo hoort de volgorde ook: laat AI eerst het voorspelbare werk overnemen, het werk dat elke week hetzelfde is. De plek waar een fout de minste schade doet, is de plek waar je begint.

Toestemming, controle, en de mens op de plek waar het ertoe doet. Dat recept is niet uniek voor de zorg. Het geldt net zo goed voor de offerte die een AI-assistent voor je opstelt, de mailbox die automatisch wordt beantwoord of de klantgesprekken die worden samengevat. Begin bij het werk met de kleinste gevolgen, laat een mens het resultaat nalezen zolang de technologie nog fouten maakt, en wees eerlijk tegen de mensen van wie je gegevens verwerkt over wat er met die gegevens gebeurt.

De vraag die je aan elke leverancier mag stellen

Wat blijft hangen is niet dat er fouten in het verslag zaten. Jonge technologie maakt fouten, dat hoort erbij, en er zat een professional tussen die ze eruit haalde. En laat er geen misverstand over bestaan: dat een praktijk dit gewoon durft uit te proberen en er open over is, verdient navolging. Mijn zorg zit niet bij de stoel, maar bij de keten erachter. Wat blijft hangen is dat de belangrijkste vraag onbeantwoord bleef: waar gaan de gegevens heen?

Wie software inkoopt die met gevoelige gegevens werkt, mag die vraag hardop stellen. Welk model verwerkt onze data, waar draait het, wat wordt er bewaard en hoe lang? Een leverancier die daar een helder antwoord op heeft, heeft erover nagedacht. En waar dat antwoord vandaag nog ontbreekt, is de vraag zelf al waardevol: hoe vaker klanten ernaar vragen, hoe sneller transparantie de standaard wordt.

Want de vraag "vind je het goed dat AI meeluistert?" gaan we de komende jaren allemaal vaker krijgen. Bij de tandarts, aan de telefoon, in je mailbox. Het beste antwoord is geen ja of nee, maar een wedervraag: waar gaat het heen? Technologie die daar een helder antwoord op heeft, verdient het vertrouwen dat ze vraagt. En wie zelf bouwt of inkoopt: zorg dat jouw antwoord klaarligt voordat iemand de vraag stelt.