AI-documentatietools worden sneller in de diergeneeskundige praktijk geïntroduceerd dan de governancekaders die zijn ontworpen om ze te beoordelen. De zoekinteresse in veterinaire AI groeide met meer dan 1.680 procent op jaarbasis tussen 2024 en 2025. Uit onderzoek van Digitail en de American Animal Hospital Association bleek dat bijna 40 procent van de diergeneeskundige professionals al AI-tools gebruikte in hun praktijk. Voor praktijkmanagers is de vraag niet langer óf ze met deze tools aan de slag moeten, maar hoe ze deze grondig moeten beoordelen voordat ze zich eraan verbinden. Die beoordeling is veeleisender dan bij een standaard softwareaanschaf. AI-documentatietools raken gelijktijdig aan klinische dossiers, klantgegevens, wettelijke verplichtingen en professionele aansprakelijkheid. Dit artikel beschrijft de belangrijkste aandachtspunten die elke praktijkmanager moet doorlopen voordat een contract wordt getekend – niet als belemmering, maar als fundament voor een zelfverzekerde adoptie.

Wat een AI-documentatietool daadwerkelijk doet in een diergeneeskundige context

De term "AI-documentatietool" omvat een breed scala aan producten met wezenlijk verschillende mogelijkheden. Aan de eenvoudige kant kan een tool vooral functioneren als een realtime transcriptiedienst, die gesproken consultaudio omzet in een tekstueel verslag dat de zorgverlener vervolgens bewerkt. Aan de meer geavanceerde kant interpreteert een AI-assistent actief wat er wordt gezegd, structureert de output in een klinisch verslag (waarbij anamnese, onderzoeksbevindingen, beoordeling en plan worden gescheiden) en kan klinische codes voorstellen of items markeren voor follow-up.

Het onderscheid is om verschillende redenen belangrijk. Een passieve transcriptietool heeft minder regelgevende implicaties dan een tool die klinische inhoud interpreteert of klinische beslissingen ondersteunt. De Veterinary Innovation Council geeft aan dat praktijkmanagers en zorgverleners precies moeten begrijpen in welke categorie een product valt voordat ze de risico's beoordelen. Een tool die een gestructureerd verslag genereert uit ambient audio doet iets wezenlijk anders dan een tool die simpelweg een ruwe transcriptie produceert. De governancevragen die daaruit voortvloeien verschillen dienovereenkomstig.

Praktijkmanagers moeten zich er ook van bewust zijn dat de nauwkeurigheid van deze tools bij diergeneeskundig-specifieke inhoud niet gegarandeerd is. De Veterinary Innovation Council adviseert specifiek om systemen te testen met soort- en aandoeningspecifieke terminologie en farmacologische nomenclatuur voordat ze worden ingezet. Vertrouw niet op vendordemonstraties met geselecteerde voorbeelden. Een 2026-kopershandleiding van VetGeni raadt aan te testen met complexe, multi-probleemcases in plaats van eenvoudige welzijnsbezoeken, om te achterhalen hoe de tool omgaat met ambiguïteit.

Gegevensopslag: waar worden consultgegevens verwerkt en opgeslagen?

Gegevensopslag verwijst naar de fysieke en juridische locatie waar gegevens worden verwerkt en opgeslagen. In deze context gaat het om audio-opnames van consulten, transcripties en de klinische verslagen die daaruit voortkomen. Voor Europese praktijken is dit geen technisch detail, maar een compliancevraag.

Onder de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) moeten persoonsgegevens van EU-inwoners worden behandeld volgens de vereisten van de verordening, ongeacht waar de vendor is gevestigd. Als een vendor audio- of tekstgegevens verwerkt via servers buiten de Europese Economische Ruimte, bijvoorbeeld in de Verenigde Staten, moet die overdracht worden geregeld door een passend juridisch mechanisme, zoals Standaard Contractuele Clausules. Sommige EU-lidstaten stellen aanvullende nationale gegevensbeschermingsvereisten bovenop de AVG, wat kan beïnvloeden welke overdrachtsmechanismen acceptabel zijn.

Praktijkmanagers moeten vendors specifiek vragen:

• Of audio-opnames on-device worden verwerkt, binnen de EU, of op servers in derde landen

• Welk juridisch mechanisme eventuele internationale gegevensoverdrachten regelt

• Of de vendor documentatie kan verstrekken die de locatie van alle verwerkingsinfrastructuur bevestigt

Het 2025-regelgevingsrapport van de AAVSB over AI in de diergeneeskunde benoemt gegevensopslag en vertrouwelijkheid als een kernpunt van regelgevende zorg. Het benadrukt dat licentiehouders actief de privacy van klantgegevens moeten beschermen, een verplichting die niet automatisch aan een vendor kan worden overgedragen.

AVG en gegevensbeschermingsverplichtingen specifiek voor de diergeneeskundige praktijk

Een veelvoorkomende misvatting is dat de AVG niet van toepassing is op diergeneeskundige dossiers omdat ze betrekking hebben op dieren in plaats van menselijke patiënten. In de praktijk bevatten diergeneeskundige consultverslagen routinematig persoonlijke klantgegevens, waaronder namen, contactgegevens, adresgegevens en betalingsgegevens. De AVG is op dit alles van toepassing.

Voordat een AI-documentatietool wordt ingezet, moeten praktijken:

• De rechtsgrondslag identificeren voor het verwerken van persoonlijke klantgegevens via de tool. In de meeste gevallen is dit de uitvoering van een contract (de diergeneeskundige dienstenovereenkomst met de klant) of gerechtvaardigde belangen, maar praktijken moeten dit expliciet beoordelen en documenteren.

• Een verwerkersovereenkomst afsluiten met de AI-vendor. Wanneer een vendor persoonsgegevens namens de praktijk verwerkt, handelt deze als verwerker onder de AVG. Een verwerkersovereenkomst is wettelijk verplicht, geen optionele formaliteit. Hierin moet staan welke gegevens worden verwerkt, voor welk doel, hoe lang ze worden bewaard en wat er met de gegevens gebeurt bij beëindiging van het contract.

• Niet aannemen dat er sprake is van compliance omdat een vendor het product als "AVG-klaar" op de markt brengt. Zoals het AAVSB-rapport aangeeft, blijft de verantwoordelijkheid bij de praktijk, niet bij de vendor.

Praktijken moeten ook nagaan of hun bestaande privacyverklaring het gebruik van AI-tools voor het verwerken van klantgegevens voldoende beschrijft. Als dat niet het geval is, is een update vereist voordat de tool wordt ingezet.

Hoe toestemming van klanten moet worden geregeld wanneer AI actief is tijdens een consult

De vraag wat klanten moeten worden verteld voordat een AI-documentatietool tijdens een consult wordt gebruikt, kent zowel juridische als praktische aspecten. Onder de AVG is transparantie een kernprincipe: personen van wie gegevens worden verwerkt, moeten hiervan op de hoogte zijn, evenals van het doel en wie erbij betrokken is. Praktijken voldoen doorgaans aan deze verplichting via een privacyverklaring, niet door expliciete toestemming te vragen voor elk consult.

Transparantie en toestemming zijn verschillende begrippen. De AAVSB-richtlijn adviseert dat praktijken waar passend geïnformeerde toestemming verkrijgen, en dat ze volledige transparantie bieden over het gebruik van AI. In de praktijk betekent dit:

• Klanten informeren dat een AI-tool actief is tijdens het consult, hetzij mondeling aan het begin van de afspraak, hetzij via een kennisgeving in de wachtruimte of op een toestemmingsformulier

• Klanten een duidelijke en eenvoudige manier bieden om zich af te melden als ze niet willen dat hun consult via de tool wordt verwerkt

• De gekozen aanpak van de praktijk documenteren in het gegevensbeschermingsbeleid, zodat de beslissing controleerbaar is

Of mondelinge kennisgeving volstaat of schriftelijke toestemming de voorkeur heeft, hangt af van de aard van de gegevens die worden verwerkt, de gevoeligheid van het consult en eventuele specifieke eisen onder nationale wetgeving. Praktijken die in meerdere jurisdicties opereren, of die bijzonder gevoelige gevallen behandelen, moeten juridisch advies inwinnen over hun specifieke situatie. De aanpak moet weloverwogen en gedocumenteerd zijn, niet geïmproviseerd.

Compatibiliteit met uw bestaande praktijkbeheersysteem

Een AI-documentatietool die niet betrouwbaar kan koppelen aan de bestaande praktijkbeheersoftware zorgt voor meer administratief werk, niet minder. Voordat een product wordt geëvalueerd, moeten praktijkmanagers een helder beeld hebben van hun huidige medisch dossiersysteem en wat integratie daadwerkelijk zou vereisen.

Belangrijke vragen om aan vendors te stellen zijn onder andere:

• Met welke praktijkbeheersystemen integreert de tool standaard, en wat betekent "integratie" in de praktijk: een directe API-koppeling, een kopieer-plak-workflow, of iets daartussenin?

• Levert de tool gestructureerde data-outputs (zoals klinische codes) in een formaat dat het bestaande systeem kan verwerken, of genereert het vrije-tekstverslagen die handmatige invoer vereisen?

• Wat gebeurt er met gegevens die in de AI-tool zijn aangemaakt als de integratie mislukt of het contract eindigt?

Een 2025-review in het Journal of the American Veterinary Medical Association stelde vast dat de beschikbaarheid van nauwkeurige gegevens in de vorm van samengestelde medische dossiers een belangrijke beperkende factor is voor AI-implementatie in de diergeneeskundige praktijk. Dit werkt twee kanten op: slechte gegevenskwaliteit beperkt wat AI-tools kunnen doen, en AI-tools die niet goed integreren met bestaande systemen kunnen de kwaliteit van de verslagen die ze juist moeten verbeteren, verslechteren.

Gegevensstandardisatie is een gerelateerd aandachtspunt. Onderzoek naar de Vertebrate Breed Ontology laat zien dat het gebrek aan universele gegevensstandaarden in de diergeneeskunde de interoperabiliteit blijft belemmeren. Praktijkmanagers moeten nagaan of de outputs van de tool zo zijn gestructureerd dat ze langetermijnbruikbaarheid van gegevens ondersteunen, niet alleen onmiddellijke verslaggeneratie.

Classificatie als medisch hulpmiddel: is de tool gereguleerd, en zou dat moeten?

In de Europese Unie is de Medical Device Regulation (MDR) van toepassing op software die bedoeld is voor een medisch doel, inclusief software die klinische besluitvorming ondersteunt. AI-tools die verder gaan dan transcriptie en klinische inhoud interpreteren, diagnoses suggereren of afwijkende bevindingen markeren, kunnen onder de MDR vallen, afhankelijk van hun beoogde doel en hoe vendors ze positioneren.

De American Association of Veterinary State Boards (AAVSB) merkt op dat federale premarket-goedkeuring zeldzaam is voor veterinaire AI-tools, en dat veel gebruikte producten niet dezelfde regelgevende controle ondergaan als medische hulpmiddelen voor mensen. In de EU geldt hetzelfde: het ontbreken van een MDR-classificatie betekent niet automatisch dat een product is vrijgesteld. Het kan simpelweg betekenen dat de vraag niet formeel is behandeld.

Praktijkmanagers moeten vendors direct vragen:

• Is het product beoordeeld voor MDR-classificatie in de EU?

• Als het is geclassificeerd als medisch hulpmiddel, welk bewijs van conformiteit is er en waar is de CE-markeringsdocumentatie?

• Als het is beoordeeld en buiten de scope valt, op welke gronden is die bepaling gemaakt?

Een 2026 peer-reviewed audit in Frontiers in Veterinary Science vond wijdverspreide hiaten in transparantie en validatie bij commerciële veterinaire AI-vendors, op basis van een 25-punten scorekaart afgeleid van gevestigde regelgevende kaders. Praktijkmanagers moeten niet aannemen dat vendors deze analyse hebben uitgevoerd. Vraag om bewijs.

Gegevensbeveiliging: welke certificeringen en controles mag u van een vendor verwachten?

Gegevensbeveiliging behoort steevast tot de grootste zorgen van diergeneeskundige professionals die AI-overwegen. Een enquête geciteerd door CompanAIn liet zien dat 53,9 procent van de diergeneeskundige professionals gegevensbeveiliging en privacy als belangrijke zorg noemt bij het beoordelen van AI-tools. Het opvragen van de beveiligingsdocumentatie van een vendor is een standaard en logische stap in elk aanschafproces.

Een gerenommeerde AI-documentatievendor moet bewijs kunnen leveren van:

• ISO 27001-certificering, de internationaal erkende standaard voor informatiebeveiligingsmanagementsystemen

• Encryptiestandaarden voor gegevens zowel tijdens transport (tussen de praktijk en de servers van de vendor) als in rust (waar gegevens worden opgeslagen)

• Toegangscontroles die specificeren wie binnen de vendororganisatie toegang heeft tot praktijkgegevens, en onder welke voorwaarden

• Procedures voor datalekmeldingen die voldoen aan de 72-uurs meldingsplicht van de AVG aan de relevante toezichthouder

• Penetratietestresultaten of beveiligingsauditrapporten van derden

Praktijken moeten ook vragen of de vendor klantgegevens gebruikt om zijn AI-modellen te trainen of te verbeteren, en zo ja, of klanten en praktijken het recht hebben om zich hiervoor af te melden. Dit is zowel een gegevensbeschermings- als een beveiligingsvraag. Het antwoord moet duidelijk zijn opgenomen in de verwerkersovereenkomst.

Personeelstrainingsvereisten en adoptierealiteit

De CompanAIn-enquête laat zien dat 42,9 procent van de diergeneeskundige professionals een gebrek aan training als barrière voor AI-adoptie ziet. Dit weerspiegelt een echte implementatie-uitdaging: zelfs goed ontworpen tools vereisen tijd en gestructureerde ondersteuning voordat ze in klinische workflows zijn ingebed.

Praktijkmanagers moeten realistische verwachtingen hebben over de onboardingperiode. De personeelsrollen die het meest direct worden beïnvloed door een AI-documentatietool zijn onder andere:

• Dierenartsen en veterinaire chirurgen, die moeten weten hoe ze met de tool werken tijdens consulten, hoe ze gegenereerde verslagen beoordelen en bewerken, en hoe ze fouten in AI-output herkennen

• Dierenartsassistenten, die mogelijk betrokken zijn bij documentatieworkflows en moeten begrijpen wat de tool wel en niet vastlegt

• Receptionisten en administratief personeel, die mogelijk klantgerichte communicatie over het gebruik van de tool moeten verzorgen

Een kader gepubliceerd in het Journal of the American Veterinary Medical Association benoemt personeelstraining als een cruciale factor voor veilige AI-inzet, naast workflowintegratie en prestatiemonitoring. Praktijkmanagers moeten vendors vragen welke onboardingondersteuning in het contract is opgenomen, of training door de vendor wordt verzorgd of zelfgestuurd is, en of er blijvende ondersteuning beschikbaar is bij personeelsverloop.

De UC Davis School of Veterinary Medicine biedt een nuttig model voor gestructureerde evaluatie: toen men eind 2025 een AI-assistentplatform adopteerde, werd een formele taskforce gevormd om het gebruik ervan gedurende meerdere maanden te beoordelen. Kleinere praktijken hebben mogelijk niet dezelfde middelen, maar een afgebakende pilotperiode met duidelijke evaluatiecriteria is een passend alternatief.

Nauwkeurigheid, klinisch toezicht en wie verantwoordelijk is voor het definitieve verslag

De governancevraag die het vaakst over het hoofd wordt gezien bij vroege AI-adoptie is ook de meest doorslaggevende: wie is verantwoordelijk voor de nauwkeurigheid van een door AI gegenereerd klinisch verslag?

Het antwoord is helder. Zoals Veterinary Business Advisors stelt, blijft de dierenarts verantwoordelijk voor het beoordelen, bewerken en goedkeuren van alle documentatie voordat deze wordt gefinaliseerd, en voor de diagnoses en behandelplannen die het bevat. Het AAVSB-rapport onderstreept dit: licentiehouders moeten de risico's en beperkingen van AI begrijpen om de standaard van patiëntenzorg te waarborgen. De verantwoordelijkheid blijft bij de zorgverlener, ongeacht hoe het verslag is gegenereerd.

Dit heeft praktische gevolgen voor de inrichting van de workflow:

• Een duidelijke beoordelings- en goedkeuringsstap moet zijn ingebouwd in het documentatieproces voordat een door AI gegenereerd verslag deel uitmaakt van het officiële dossier

• Zorgverleners moeten door AI gegenereerde verslagen behandelen als een concept dat verificatie vereist, niet als een eindproduct dat alleen een handtekening behoeft

• Het risico van automatiseringsbias, waarbij zorgverleners geautomatiseerde outputs te veel vertrouwen zonder voldoende controle, moet expliciet worden behandeld in trainingen

De Veterinary Innovation Council merkt op dat de meeste AI-producten geen onafhankelijke wetenschappelijke evaluatie hebben ondergaan, en dat discrepanties tussen promotionele claims en prestaties in de praktijk veel voorkomen. Dit betekent niet dat de tools waardeloos zijn, maar wel dat klinisch toezicht geen formaliteit is. Het is het mechanisme waarmee fouten worden onderschept voordat ze de patiëntenzorg beïnvloeden of juridische risico’s opleveren.

Slechte documentatie brengt eigen risico’s met zich mee. Zoals Veterinary Business Advisors aangeeft, kunnen cruciale details worden gemist als dierenartsen vertrouwen op hun geheugen of onjuist geregistreerde verslagen, wat de voortgezette zorg beïnvloedt en juridische risico’s oplevert. AI-tools kunnen dat risico verkleinen, maar alleen als de verslagen die ze genereren worden beoordeeld en niet klakkeloos worden geaccepteerd.

Vragen om aan een vendor te stellen voordat een contract wordt getekend

De volgende vragen vormen het minimum dat een praktijkmanager aan elke AI-documentatievendor moet stellen tijdens de beoordeling.

Gegevensverwerking en -opslag

• Waar worden consultgegevens verwerkt en opgeslagen: on-device, binnen de EU of in derde landen?

• Welk juridisch mechanisme regelt eventuele internationale gegevensoverdrachten?

• Worden klant- of praktijkgegevens gebruikt om het AI-model te trainen of te verbeteren, en kan hiervoor worden afgemeld?

• Wat is de bewaartermijn van de gegevens, en wat gebeurt er met gegevens wanneer het contract eindigt?

Beveiliging

• Heeft de vendor ISO 27001-certificering, en kan hiervan documentatie worden verstrekt?

• Welke encryptiestandaarden gelden voor gegevens in transit en in rust?

• Wat zijn de procedures van de vendor voor datalekmeldingen?

Integratie

• Met welke praktijkbeheersystemen integreert de tool standaard?

• In welk formaat levert de tool gestructureerde outputs, en zijn deze compatibel met het bestaande systeem van de praktijk?

• Wat gebeurt er met gegevens die in de tool zijn aangemaakt als de integratie mislukt?

Regelgevende status

• Is het product beoordeeld voor MDR-classificatie in de EU? Wat was de uitkomst en op welke gronden?

• Is er een verwerkersovereenkomst beschikbaar, en wat dekt deze?

Training en ondersteuning

• Welke onboarding is inbegrepen in het contract?

• Is blijvende ondersteuning beschikbaar, en tegen welke kosten?

Contractuele voorwaarden

• Welke audittrailtoegang heeft de praktijk tot haar eigen gegevens?

• Wat zijn de voorwaarden voor gegevensverwijdering bij beëindiging van het contract?

• Welke aansprakelijkheid accepteert de vendor als de tool een onnauwkeurig klinisch verslag genereert?

Een weloverwogen adoptie is een veiligere adoptie

De druk om AI-documentatietools snel te adopteren is reëel. Administratieve last blijft een belangrijk aandachtspunt in de diergeneeskundige praktijk, en het nut van tools die de documentatielast verminderen is goed onderbouwd. De snelheid van de markt maakt de beoordeling echter niet minder complex.

Een gestructureerd due diligence-proces, dat gegevensopslag, AVG-compliance, klanttransparantie, praktijkbeheersysteemintegratie, regelgevende classificatie, beveiligingsstandaarden, personeelstraining en klinisch toezicht omvat, beschermt de praktijk, haar klanten en de zorgverleners die de tool dagelijks gebruiken. Het plaatst praktijkmanagers ook in een sterkere onderhandelingspositie met vendors en biedt een gedocumenteerde basis voor de gemaakte keuzes.

De AAVSB verwoordt het helder: naarmate AI breder wordt toegepast in de diergeneeskunde, groeit de behoefte aan duidelijke richtlijnen voor verantwoord gebruik. De verantwoordelijkheid voor dat verantwoorde gebruik ligt bij de praktijk, niet bij het platform. Vendor due diligence behandelen als een investering in langetermijnvertrouwen, in plaats van als een obstakel, is de aanpak die het meest waarschijnlijk tot succesvolle adoptie leidt.

Veelgestelde vragen

▶ Wat doet een AI-documentatietool daadwerkelijk in een diergeneeskundige praktijk?

AI-documentatietools variëren van eenvoudige realtime transcriptiediensten, die gesproken consultaudio omzetten in tekst die een zorgverlener kan bewerken, tot meer geavanceerde AI-assistenten die interpreteren wat er wordt gezegd, de output structureren in een klinisch verslag, en mogelijk klinische codes suggereren of follow-upitems markeren. Het onderscheid is belangrijk, want een tool die een gestructureerd verslag genereert uit ambient audio heeft andere regelgevende en governance-implicaties dan een tool die alleen een ruwe transcriptie produceert. Praktijkmanagers moeten exact vaststellen in welke categorie een product valt voordat ze de risico's beoordelen.

▶ Is de AVG van toepassing op diergeneeskundige praktijken die AI-documentatietools gebruiken?

Ja. Een veelvoorkomende misvatting is dat de AVG niet van toepassing is op diergeneeskundige dossiers omdat ze betrekking hebben op dieren in plaats van mensen. In de praktijk bevatten diergeneeskundige consultverslagen routinematig persoonlijke klantgegevens, zoals namen, contactgegevens, adresgegevens en betalingsgegevens. De AVG is op dit alles van toepassing. Praktijken moeten een rechtsgrondslag vaststellen voor het verwerken van die gegevens via een AI-tool, een verwerkersovereenkomst afsluiten met de vendor, en ervoor zorgen dat hun privacyverklaring het gebruik van AI-tools voor klantgegevens beschrijft. De verantwoordelijkheid blijft bij de praktijk, niet bij de vendor.

▶ Waar moeten consultgegevens worden verwerkt en opgeslagen, en waarom is dat belangrijk?

Gegevensopslag verwijst naar de fysieke en juridische locatie waar gegevens worden verwerkt en opgeslagen. Voor Europese praktijken is dit een compliancevraag, geen technisch detail. Onder de AVG geldt: als een vendor audio- of tekstgegevens verwerkt via servers buiten de Europese Economische Ruimte, moet die overdracht worden geregeld door een passend juridisch mechanisme, zoals Standaard Contractuele Clausules. Praktijkmanagers moeten vendors vragen of audio on-device wordt verwerkt, binnen de EU, of op servers in derde landen, en documentatie opvragen die de locatie van alle verwerkingsinfrastructuur bevestigt.

▶ Wat moeten praktijken klanten vertellen wanneer een AI-tool actief is tijdens een consult?

Transparantie is een kernprincipe onder de AVG. Praktijken moeten klanten informeren dat een AI-tool actief is tijdens het consult, hetzij mondeling aan het begin van de afspraak, hetzij via een kennisgeving in de wachtruimte of op een toestemmingsformulier. Klanten moeten ook een duidelijke en eenvoudige manier hebben om zich af te melden als ze niet willen dat hun consult via de tool wordt verwerkt. De aanpak moet weloverwogen en gedocumenteerd zijn binnen het gegevensbeschermingsbeleid van de praktijk, niet geïmproviseerd. Of mondelinge kennisgeving volstaat of schriftelijke toestemming vereist is, hangt af van de aard van de gegevens en eventuele nationale wetgeving.

▶ Hoe moeten praktijkmanagers beoordelen of een AI-tool integreert met hun bestaande praktijkbeheersoftware?

Praktijkmanagers moeten een helder beeld hebben van hun huidige medisch dossiersysteem voordat ze een product beoordelen. Belangrijke vragen voor vendors zijn onder andere met welke praktijkbeheersystemen de tool standaard integreert, wat "integratie" in de praktijk betekent (een directe API-koppeling, een kopieer-plak-workflow, of iets daartussenin), en of de tool gestructureerde data-outputs levert in een formaat dat het bestaande systeem kan verwerken. Praktijken moeten ook vragen wat er gebeurt met gegevens die in de AI-tool zijn aangemaakt als de integratie mislukt of het contract eindigt.

▶ Kan een AI-documentatietool worden geclassificeerd als een medisch hulpmiddel onder EU-wetgeving?

Dat is mogelijk. Onder de Medical Device Regulation kan software die bedoeld is voor een medisch doel, inclusief software die klinische besluitvorming ondersteunt, onder de scope vallen. AI-tools die verder gaan dan transcriptie en klinische inhoud interpreteren, diagnoses suggereren of afwijkende bevindingen markeren, kunnen classificatie vereisen, afhankelijk van hun beoogde doel en hoe vendors ze positioneren. Het ontbreken van een classificatie betekent niet dat een product is vrijgesteld. Praktijkmanagers moeten vendors vragen of het product is beoordeeld voor Medical Device Regulation-classificatie, en zo ja, wat de uitkomst was en op welke gronden die bepaling is gemaakt.

▶ Welke beveiligingscertificeringen en -controles moet een gerenommeerde AI-documentatievendor verstrekken?

Een gerenommeerde vendor moet bewijs kunnen leveren van ISO 27001-certificering (de internationaal erkende standaard voor informatiebeveiligingsmanagementsystemen), encryptiestandaarden voor gegevens zowel tijdens transport als in rust, toegangscontroles die specificeren wie binnen de vendororganisatie toegang heeft tot praktijkgegevens, procedures voor datalekmeldingen die voldoen aan de 72-uurs meldingsplicht van de AVG, en penetratietestresultaten of beveiligingsauditrapporten van derden. Praktijken moeten ook vragen of de vendor klantgegevens gebruikt om zijn AI-modellen te trainen of te verbeteren, en of praktijken en klanten het recht hebben om zich hiervoor af te melden.

▶ Wie is verantwoordelijk voor de nauwkeurigheid van een door AI gegenereerd klinisch verslag?

De dierenarts blijft verantwoordelijk voor het beoordelen, bewerken en goedkeuren van alle documentatie voordat deze wordt gefinaliseerd, en voor de diagnoses en behandelplannen die het bevat. De American Association of Veterinary State Boards bevestigt dat de verantwoordelijkheid bij de zorgverlener ligt, ongeacht hoe het verslag is gegenereerd. Zorgverleners moeten door AI gegenereerde verslagen behandelen als een concept dat verificatie vereist, niet als een eindproduct dat alleen een handtekening behoeft. Praktijken moeten ook het risico van automatiseringsbias, waarbij zorgverleners geautomatiseerde outputs te veel vertrouwen zonder voldoende controle, expliciet behandelen in personeelstraining.

▶ Welke training heeft personeel nodig voordat een praktijk een AI-documentatietool inzet?

Uit enquêtes blijkt dat 42,9 procent van de diergeneeskundige professionals een gebrek aan training als barrière voor AI-adoptie ziet. Dierenartsen en veterinaire chirurgen moeten weten hoe ze met de tool werken tijdens consulten, hoe ze gegenereerde verslagen beoordelen en bewerken, en hoe ze fouten in AI-output herkennen. Dierenartsassistenten die betrokken zijn bij documentatieworkflows moeten begrijpen wat de tool wel en niet vastlegt. Receptionisten en administratief personeel moeten mogelijk klantgerichte communicatie over het gebruik van de tool verzorgen. Praktijkmanagers moeten vendors vragen welke onboardingondersteuning in het contract is opgenomen en of blijvende ondersteuning beschikbaar is bij personeelsverloop.

▶ Hoe moeten praktijkmanagers een AI-documentatietool testen voordat ze zich ertoe verbinden?

De Veterinary Innovation Council adviseert systemen te testen met soort- en aandoeningspecifieke terminologie en farmacologische nomenclatuur voordat ze worden ingezet. Vertrouw niet op vendordemonstraties met geselecteerde voorbeelden. Een 2026-kopershandleiding raadt aan te testen met complexe, multi-probleemcases in plaats van eenvoudige welzijnsbezoeken, om te achterhalen hoe de tool omgaat met ambiguïteit. Een afgebakende pilotperiode met duidelijke evaluatiecriteria is voor de meeste praktijken een passende aanpak. De UC Davis School of Veterinary Medicine vormde, toen men eind 2025 een AI-assistentplatform adopteerde, een formele taskforce om het gebruik ervan gedurende meerdere maanden te beoordelen.