Drie voorspellingen voor healthcare-communicatie in het tijdperk van AI-antwoorden

Patiënten stellen hun vragen niet meer aan Google, laat staan aan de huisarts, maar raadplegen ChatGPT of Gemini. Artsen gebruiken AI om vakliteratuur te doorzoeken. Inkopers om leveranciers te vergelijken, bestuurders om de sectortrends op te halen en te duiden. AI staat steeds vaker tussen de zorgorganisatie en de informatie die ze wil ophalen en de mensen die ze wil bereiken.

Dat creëert bij veel communicatieprofessionals een begrijpelijke onrust, en roept de vraag op of we straks vooral voor ‘engines’ moeten schrijven. Ik denk dat die onrust groter is dan nodig. Het uiteindelijke doel van communicatie, ook van content die met AI is gemaakt, blijft immers het contact met mensen, niet met machines. De AI-engines zijn niet je patiënten, artsen, klanten of financiers, maar vormen het kanaal naar die mensen. Het is nog steeds aan de patiënt om te besluiten of hij een behandeling vertrouwt en aan de chirurg om te bepalen of een studie hem overtuigt.

In vergelijking met andere sectoren zit aan de zorg een extra waarschuwingslabel met betrekking tot AI. Een verkeerd AI-antwoord over een restaurant of een automerk is vervelend. Een verkeerd antwoord over een behandeling, medicijn of medisch hulpmiddel kan een leven beïnvloeden. AI maakt medische informatie weliswaar overvloedig, maar de zorg draait meer dan andere sectoren op vertrouwen. Vanuit dat spanningsveld voorspel ik drie verschuivingen.

1. Van vindbaarheid naar betrouwbare vindbaarheid

In eerste instantie zullen AI-gegenereerde content en Generative Engine Optimization (GEO) volop in de schijnwerpers staan. Organisaties gaan massaal content produceren in de hoop dat ze door AI-engines genoemd worden. Het doel, menselijke communicatie, raakt daarbij even ondergesneeuwd door de techniek. Zo ging het in ieder geval toen SEO opkwam.

Maar naarmate GEO inburgert, verschuift de aandacht van veel content naar goede content. In de zorg gaat dat sneller en voortvarender dan in andere sectoren, omdat het doel niet is dat een AI-engine je noemt, maar dat hij je als betrouwbare bron gebruikt. De winnaar is niet de organisatie met de meeste content, maar die met de meest citeerbare content.

En wat maakt content citeerbaar in de zorg? Met name een heldere bewijsstructuur.

Online moet eenduidig vaststaan wat een behandeling of product doet, voor wie en bij welke indicatie, welk bewijs er is, welke claims wel en niet gerechtvaardigd zijn, wie de experts zijn en welke onafhankelijke bronnen dat bevestigen. Peer-reviewed onderzoek, herkenbare medische auteurs, samenwerking met ziekenhuizen, universiteiten en beroepsverenigingen, consistente terminologie en earned media in gezaghebbende media versterken elkaar in die bewijsvoering.

Daarbij is het besef belangrijk dat er niet één zoeker is. Een patiënt die vraagt welke behandelingen er bestaan voor prostaatkanker zoekt iets anders dan een uroloog die het bewijs voor een chirurgische techniek wil wegen, of een ziekenhuisbestuurder die een investering in een operatierobot overweegt om patiënten met prostaatkanker te behandelen. Goede GEO in de zorg vertrekt dan ook niet vanuit keywords of prompts, maar vanuit die verschillende beslisroutes van de patiënt, arts, inkoper, bestuurder, verzekeraar en beleidsmaker.

2. Van content-productie naar consultancy door experts

AI helpt je sneller informatie te verzamelen en er een verhaal van te maken. Een generiek artikel over robotchirurgie, kankerdiagnostiek of personeelstekorten is in een paar seconden geschreven. Wat AI echter niet levert, is het oordeel of zo’n verhaal klopt, relevant is en verantwoord is.

Welke claim vindt een arts geloofwaardig? Welke nuance en gepersonaliseerde behandeling heeft een patiënt nodig? Welke formulering is juridisch riskant? Welke journalist beoordeelt een casus of innovatie objectief, en welke gaat voor de scoop of de sensatie? Hoe communiceert een Nederlands ziekenhuis anders dan een Belgisch? Dat soort vragen kan niet beantwoord worden zonder de combinatie van klinische, regulatoire en lokale inzichten en mensenkennis. Juist die combinatie van inzichten wordt de premium.

De zorg is bovendien een sterk gereguleerd speelveld, met richtlijnen en regels als de EU AI Act, de MDR en IVDR, privacyregels en, in Nederland, een verbod op publieksreclame voor receptgeneesmiddelen. Communicatieprofessionals hoeven natuurlijk geen regulatory affairs-specialisten te worden, maar ze moeten wel weten waar voorlichting ophoudt en een medische of commerciële claim begint. Diezelfde eis moet toegepast worden op GEO, want content die bedoeld is om AI-antwoorden over een behandeling te sturen, kan ongemerkt de grens van reclame overschrijden. Daar moeten we heel waakzaam op zijn.

AI-gebruik in de zorg neemt intussen een enorme vlucht. WHO/Europe stelde vast dat bijna twee derde van de Europese landen AI al inzet bij diagnostiek. Helaas moest WHO ook constateren dat slechts 8 procent een eigen nationale AI-strategie voor de zorg heeft. De technologie loopt ver voor op de regels, en daarmee groeit de dringende behoefte aan mensen die kunnen inschatten wat verantwoord is.

Met die behoefte aan ‘echte meningen, inzichten en oordelen’ in het achterhoofd, verandert de vraag aan communicatiebureaus van “Kun je deze tekst maken?” naar “Kun je beoordelen wat we verantwoord kunnen zeggen, tegen wie, op basis waarvan en met welk risico?”.

Contentproductie wordt een commodity, advies wordt het verdienmodel. Het belang van het grote bureau dat alles in huis heeft voor alle mogelijke contentproducties neemt af, het belang van de specialist met inzicht en kennis van sector, regio, cultuur en media neemt toe.

3. Van mediamonitoring naar AI-integriteit

AI haalt de scherpe randjes af van de informatie die het uitspuugt. Heel eenvoudig gezegd vatten AI-engines enorme hoeveelheden informatie samen tot het meest waarschijnlijke antwoord. Wat aan de uiteinden van de klokcurve zit, valt daarmee weg. Daarnaast vloeit steeds meer AI-gegenereerde content terug in de bronnen waar AI zich op baseert, waardoor ook onjuiste aannames zichzelf kunnen herhalen en versterken.

In de zorg is dat een groot punt van aandacht. Medische kennis bestaat juist uit nuance: een behandeling werkt beter bij de ene subgroep dan bij de andere, een effect is statistisch significant maar klinisch nauwelijks relevant, resultaten verschillen tussen ervaren en minder ervaren centra. Een AI-engine kan daar al snel van maken dat ‘studies aantonen aan dat behandeling X effectief is’. Precies daar ontstaat het risico, voor de patiënt én voor de reputatie van de organisatie.

Daarom wordt nuance – toegepast in de vorm van goed doordachte content – in de zorg een concurrentievoordeel. Organisaties die helder communiceren wat ze weten, wat ze niet weten en wat ze nog onderzoeken, worden betrouwbaarder geacht dan organisaties die alles omzetten in stevige marketingclaims, en worden ook als betrouwbaarder beoordeeld door de engines.

Monitoring

Zorgorganisaties hielden altijd al bij wat journalisten en stakeholders over hen zeiden. Daar komt nu een doelgroep bij: de AI-engine. AI-monitoring wordt net zo gewoon als mediamonitoring.

Een AI-antwoord kun je trouwens niet zelf corrigeren. Wat je wel kunt doen, is de bronnen verbeteren waarop AI zich baseert; zoals daar zijn je eigen informatie, die van beroepsverenigingen, patiëntenorganisaties en onafhankelijke kennisbronnen zoals de earned media. Monitoring en optimalisatie worden zo idealiter één cyclus van meten, onjuistheden en gaten opsporen, gezaghebbende informatie verbeteren, en opnieuw meten. Omdat AI-antwoorden per vraag, moment en gebruiker verschillen, gaat het daarbij om patronen over een langer tijdsbestek, niet om een momentopname.

Het oordeel

AI maakt medische informatie makkelijker vindbaar, maar het gaat erom of die vertrouwd wordt. AI maakt content goedkoper, maar het gaat erom of die echte medische kennis en inzichten biedt. AI vat organisaties en behandelingen samen, maar het gaat erom of de samenvatting klopt.

Ik verwacht dat we in de zorg al heel snel uitkomen op een stevige GEO-basis die rust op bewijs, aangevuld met unieke inzichten van mensen die het vak kennen. Met één duidelijke grens: GEO in de zorg dient om juiste informatie vindbaar te maken, niet om medische antwoorden in de eigen richting te buigen. Organisaties die dat onderscheid bewaken, bouwen het vertrouwen op waar het in de zorg uiteindelijk om draait. Want hoe slim de machines ook worden: het zijn nog altijd mensen die beslissen wie ze hun gezondheid toevertrouwen.