Klinische verslaglegging is nooit een neutrale handeling geweest. De structuur van een medisch dossier weerspiegelt de klinische logica erachter. Voor dierenartsen die in 2026 AI-documentatietools evalueren, heeft dat principe concrete betekenis. Veel van de AI-assistenten die nu op de markt worden gebracht voor dierenartsenpraktijken zijn gebouwd op frameworks die zijn ontwikkeld voor de menselijke geneeskunde: getraind op klinische verslagen van mensen, ontworpen rond consulten met één patiënt en afgestemd op klinische codes zoals ICD-10 (International Classification of Diseases, tiende revisie) of SNOMED CT (Systematised Nomenclature of Medicine Clinical Terms), zoals gebruikt in de menselijke gezondheidszorg. De structurele verschillen tussen klinische dossiers in de menselijke en veterinaire geneeskunde zijn niet oppervlakkig. Ze beïnvloeden de logica van hoe een consult wordt gedocumenteerd, welke wettelijke velden moeten worden vastgelegd en hoe soortspecifieke klinische informatie wordt gecodeerd of verloren gaat.

Hoe klinische dossiers zijn gestructureerd in de menselijke geneeskunde

Documentatie in de menselijke geneeskunde is in de loop van decennia geconvergeerd rond een reeks gedeelde infrastructuurcomponenten. Consulten worden vastgelegd in medische dossiersystemen die steeds meer interoperabel zijn, vaak gestimuleerd door wettelijke verplichtingen en vergoedingsprikkels in veel Europese landen. Klinische codering, met ICD-10 voor diagnoses en SNOMED CT voor klinische bevindingen, is geïntegreerd in factureringsprocessen, wat een structurele prikkel creëert om gecodeerde, gestructureerde gegevens te produceren op het moment van zorgverlening.

Het resultaat is een documentatie-ecosysteem met sterke standaardisatie als kern: één patiënt per consult, een vaste set velden (hoofdklacht, anamnese, onderzoek, beoordeling, plan) en gecodeerde outputs die kunnen worden geaggregeerd, geaudit en ingevoerd in geneesmiddelenbewakingssystemen onder toezicht van instanties zoals het Europees Geneesmiddelenbureau. AI-documentatietools die zijn gebouwd voor de menselijke geneeskunde zijn getraind op deze architectuur. Ze gaan uit van één zorgverlener, één patiënt, een consultverslag in een herkenbaar formaat en een coderingsvereiste die is gekoppeld aan gevestigde taxonomieën.

Hoe veterinaire klinische dossiers anders zijn gestructureerd

Veterinaire klinische dossiers bevatten een laag contextuele informatie die geen direct equivalent heeft in de menselijke geneeskunde: soort, ras, leeftijdsklasse, geslacht en reproductieve status zijn geen demografische metadata, maar klinisch bepalende variabelen.

Een rustende hartslag van 180 slagen per minuut betekent iets totaal anders bij een kat dan bij een hond, en weer iets anders bij een konijn. Medicijndoseringen, referentiewaarden, differentiaaldiagnoses en zelfs de anatomische terminologie die wordt gebruikt bij onderzoeksbevindingen veranderen allemaal afhankelijk van het dier dat wordt beoordeeld.

Dit is geen kwestie van het toevoegen van een soortveld aan een verder identiek formulier. De klinische logica van het dossier verandert wezenlijk. Veterinaire klinische verslagen gebruiken andere stijlen, vocabulaire en diagnostische terminologie dan dossiers in de menselijke geneeskunde, een bevinding die wordt bevestigd door onderzoek naar natuurlijke taalverwerking dat probeert coderingsalgoritmen uit de menselijke geneeskunde toe te passen op veterinaire tekst. De vrije-tekstnarratieven die het grootste deel van veterinaire consultverslagen vormen, hebben hun eigen lexicale structuur, een structuur die specifiek begrip vereist voordat informatie betrouwbaar kan worden geëxtraheerd.

Naast het individuele consult moeten veterinaire dossiers ook rekening houden met documentatie op populatieniveau, waaronder kuddegezondheidsplannen, behandelingsregistraties van koppels en beoordelingen van nesten, die geen structureel equivalent hebben in de menselijke geneeskunde. Een enkel bezoek aan een boerderij kan dossiers genereren die tientallen of honderden individuele dieren omvatten, of één enkele registratie op populatieniveau voor een gedefinieerde groep. Het één-zorgverlener-tot-één-patiënt-model dat ten grondslag ligt aan het ontwerp van medische dossiersystemen in de menselijke geneeskunde, geldt hier simpelweg niet.

De afwezigheid van een uniforme Europese veterinaire coderingsstandaard

Een van de meest significante structurele verschillen tussen dossiers in de menselijke en veterinaire geneeskunde is het ontbreken van een verplichte, geharmoniseerde klinische coderingsstandaard in de Europese veterinaire praktijk. De menselijke geneeskunde werkt met ICD-10 als vrijwel universeel diagnostisch coderingsframework, met SNOMED CT steeds meer ingebed in medische dossiersystemen voor klinische bevindingen. De veterinaire geneeskunde kent geen vergelijkbaar mandaat.

In de praktijk kunnen Europese dierenartsklinieken VeNom-codes gebruiken, SNOMED Veterinary-extensies of de propriëtaire coderingssystemen die zijn ingebouwd in hun praktijkmanagementsoftware. Deze bestaan naast elkaar zonder harmonisatie tussen klinieken, landen of diersoorten. Een kernreden voor deze fragmentatie is structureel: in de menselijke geneeskunde creëert het facturerings- en vergoedingssysteem een directe financiële prikkel om gestandaardiseerde, gecodeerde dossiers te produceren. De veterinaire geneeskunde, met haar relatief lage dekkingsgraad van huisdierenverzekeringen, mist deze drijfveer. Factureringscodes bestaan in veterinaire dossiers, maar zijn niet gestandaardiseerd tussen ziekenhuizen of praktijken.

De praktische consequentie is dat de meeste veterinaire bezoeken worden vastgelegd in vrije-tekstverslagen zonder standaard diagnostische codes, in tegenstelling tot ontslagbrieven in de menselijke geneeskunde die routinematig worden gecodeerd met ICD-10. Dit weerspiegelt een andere economische en regelgevende context, geen tekortkoming van de veterinaire praktijk. Het betekent echter wel dat AI-tools die zijn ontworpen om te werken met gestructureerde, gecodeerde input, worden geconfronteerd met een fundamenteel andere data-omgeving wanneer ze worden ingezet in veterinaire settings.

Soortspecifieke complexiteit: waarom één template niet voor iedereen werkt

De diepte van soortspecifieke documentatievereisten gaat veel verder dan referentiewaarden. Anatomische terminologie verschilt tussen diersoorten. De structuren die worden onderzocht bij een gastro-intestinale beoordeling van een konijn, een evaluatie van kreupelheid bij een paard en een orthopedisch onderzoek van een hond zijn niet simpelweg variaties op een gedeelde template. Soortspecifieke medicijnprotocollen, wachttijden voor voedselproducerende dieren en de differentiaaldiagnoses die relevant zijn voor een presenterende klacht vereisen allemaal soortbewuste klinische logica om nauwkeurig te documenteren.

Een consult voor kleine huisdieren, een paardenbezoek en een bezoek aan landbouwhuisdieren kunnen volledig verschillende velden, prompts en gestructureerde secties vereisen. Het whitepaper van de Veterinary Innovation Council uit 2025 over AI-scribetools identificeert veterinair-specifiek jargon, soort- en aandoeningspecifieke terminologie en farmacologische nomenclatuur als belangrijke nauwkeurigheidsuitdagingen voor AI-transcriptie, uitdagingen die niet in dezelfde vorm voorkomen bij AI-tools voor de menselijke geneeskunde.

Onderzoek waarbij machine learning wordt toegepast op grootschalige veterinaire klinische verslagen heeft aangetoond dat ras-, leeftijds- en geslachtspredisposities voor ziekten zijn ingebed in de structuur van veterinaire dossiers op manieren die soortbewuste modellering vereisen om deze betrouwbaar te identificeren. Een taalmodel dat is voorgetraind op klinische tekst van mensen zal deze relaties niet hebben geïnternaliseerd. PetBERT, een taalmodel dat specifiek is voorgetraind op veterinaire datasets, heeft een meetbaar sterker begrip getoond van veterinaire klinische nomenclatuur in vergelijking met algemene modellen. Dit bewijst dat domeinspecifieke voortraining noodzakelijk is voor betrouwbare prestaties, niet optioneel.

Afspraken met meerdere patiënten en kudde- en koppelregistraties

De documentatie van afspraken met meerdere patiënten vormt een structurele uitdaging waarvoor AI-tools uit de menselijke geneeskunde geen kant-en-klare oplossing bieden. Een dierenarts die een melkveehouderij bezoekt, kan een groep dieren beoordelen onder een kuddegezondheidsplan, behandelbeslissingen op populatieniveau vastleggen en alleen individuele dossiers genereren voor dieren die specifieke interventies krijgen. Een praktijk voor gezelschapsdieren kan een nest zien voor eerste vaccinaties, waarbij meerdere gekoppelde dossiers worden gegenereerd vanuit één afspraak.

Deze workflows vereisen documentatielogica die fundamenteel verschilt van het één-zorgverlener-tot-één-patiënt-consultmodel. Veterinaire medische dossiersystemen zijn geïntegreerd in Practice Information Management Systems (PIMS) in plaats van te functioneren als zelfstandige producten. Dit weerspiegelt de operationele realiteit van de veterinaire praktijk, waar planning, facturatie, voorraadbeheer en klinische dossiers geïntegreerde functies zijn. AI-tools die verslagen genereren voor één enkel consult en deze naar één enkel patiëntendossier sturen, zijn niet ontworpen voor deze omgeving zonder aanzienlijke aanpassing.

Wettelijke en juridische documentatievereisten uniek voor de veterinaire praktijk

Veterinaire klinische dossiers in Europa bevatten een compliancelaag die geen equivalent kent in documentatie voor de menselijke geneeskunde. Belangrijke wettelijke verplichtingen omvatten:

• Registraties van antimicrobiële voorschriften onder EU-verordening 2019/6, die vereist dat dierenartsen registraties bijhouden van alle antibioticavoorschriften, inclusief soort, indicatie en hoeveelheid. Deze registraties voeden nationale en EU-brede surveillance van antimicrobiële resistentie.

• Documentatie van cascadevoorschriften, vereist wanneer een geregistreerd veterinair geneesmiddel niet beschikbaar is en in plaats daarvan een humaan geneesmiddel of een niet-geregistreerd preparaat wordt gebruikt. De klinische rechtvaardiging en voorschrijfbeslissing moeten worden vastgelegd.

• Voedselketenverklaringen voor landbouwhuisdieren, waarin wachttijden worden gedocumenteerd en wordt bevestigd dat dieren geschikt zijn om de voedselketen te betreden na behandeling.

• Logboeken voor gecontroleerde geneesmiddelen, bijgehouden onder nationale wetgeving die EU-richtlijnen over verdovende en psychotrope stoffen implementeert.

Europese toezichthouders, waaronder het Europees Geneesmiddelenbureau en de UK Veterinary Medicines Directorate, analyseren steeds vaker veterinaire medische dossiergegevens voor geneesmiddelenbewakingsdoeleinden, een ontwikkeling die het belang van nauwkeurige, gestructureerde registratie van gegevens over blootstelling aan geneesmiddelen vergroot. Een AI-documentatietool die deze velden niet expliciet registreert, of die wettelijke gegevens verstopt in ongestructureerde vrije tekst, creëert een compliancerisico in plaats van het te verminderen.

Waar u op moet letten bij het evalueren van AI-documentatietools als dierenarts

Dierenartsen die AI-documentatietools beoordelen moeten veterinair-specifieke evaluatiecriteria hanteren in plaats van te vertrouwen op ervaringen uit de menselijke geneeskunde. Relevante vragen zijn:

• Soortdekking: Ondersteunt de tool de diersoorten die u behandelt, inclusief passende referentiewaarden, anatomische terminologie en medicijnprotocollen? Een tool die voornamelijk is getraind op honden- en kattendossiers kan minder goed presteren bij paarden-, exotische- of landbouwhuisdierenconsulten.

• Coderingscompatibiliteit: Produceert de tool codes die compatibel zijn met uw praktijkmanagementsysteem? Ondersteunt het VeNom, SNOMED Veterinary of het coderingsframework dat uw Practice Information Management System gebruikt, of genereert het codes die handmatige afstemming vereisen?

• Verwerking van dossiers met meerdere patiënten: Kan de tool gekoppelde dossiers genereren voor meerdere dieren die in één afspraak worden gezien? Ondersteunt het documentatie op populatieniveau voor kudde- of koppelgezondheidsplannen?

• Wettelijke compliancevelden: Vraagt de tool om gegevens over antimicrobiële voorschriften, rechtvaardiging van cascadevoorschriften en voedselketenverklaringen waar relevant? Zijn deze velden gestructureerd voor auditdoeleinden, of alleen vastgelegd in vrije tekst?

• Integratie met uw Practice Information Management System: Het integreren van machine learning-classificatoren met bestaande veterinaire medische dossiersystemen wordt vaak belemmerd door de starheid van legacy-systemen en beperkte IT-middelen. Begrijpen hoe een tool verbinding maakt met uw bestaande infrastructuur, en welke handmatige stappen overblijven, is essentieel.

Volgens een commercieel onderzoek van Purina geeft 65 procent van de dierenartsen in Europa aan dat hun administratieve taken zijn verdubbeld. Gegevensprivacy wordt consequent genoemd als een belangrijke zorg onder dierenartsen die AI-tools overwegen. Elke tool die klinische dossiers verwerkt, moet worden beoordeeld op naleving van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en vereisten voor gegevensopslag, met name voor praktijken die actief zijn in EU-lidstaten.

Hoe goede veterinair-aangepaste AI-documentatie eruit zou moeten zien

Van een AI-documentatietool die echt is aangepast voor veterinair gebruik, in plaats van oppervlakkig te zijn hernoemd vanuit een product voor de menselijke geneeskunde, mag worden verwacht dat deze verschillende kenmerken vertoont:

• Soortbewuste templates en prompts die de velden, terminologie en klinische logica aanpassen op basis van de soort die wordt gedocumenteerd. Een konijnenconsult zou niet dezelfde standaardvelden moeten tonen als een bezoek voor rundveegezondheid.

• Ondersteuning voor dossiers op populatieniveau, waardoor documentatie mogelijk is van kudde- en koppelgezondheidsplannen, batchbehandelingen en afspraken met meerdere dieren zonder dat voor elk dier een apart consultdossier nodig is.

• Compatibiliteit met Europese veterinaire praktijkmanagementsystemen, inclusief de coderingsframeworks die deze systemen gebruiken, in plaats van te vereisen dat dierenartsen outputs handmatig vertalen.

• Gestructureerde vastlegging van wettelijke velden, inclusief gegevens over antimicrobiële voorschriften onder EU-verordening 2019/6, rechtvaardiging van cascadevoorschriften en voedselketenverklaringen. Deze velden moeten automatisch worden gevraagd waar klinisch relevant.

• Voortraining of fine-tuning op veterinaire klinische tekst. Fine-tuned taalmodellen toegepast op veterinaire vrije-tekstdossiers hebben betekenisvolle verbeteringen aangetoond in diagnostische coderingsnauwkeurigheid ten opzichte van algemene modellen. Een model dat niet is getraind op veterinaire klinische narratieven zal outputs produceren die meer correctie vereisen, niet minder.

Zelfs speciaal gebouwde veterinaire AI-tools kennen echte beperkingen. De ongestructureerde, vrije-tekstaard van de meeste veterinaire klinische dossiers betekent dat de kwaliteit van trainingsgegevens aanzienlijk varieert tussen praktijken en systemen. Tools die goed presteren op honden- en kattendossiers generaliseren mogelijk niet naar minder vertegenwoordigde diersoorten. Volgens een marktanalyse van Grand View Research bleek uit een onderzoek uit 2019 dat slechts 44 procent van de Europese dierenartsklinieken überhaupt medische dossiersystemen gebruikte, wat betekent dat een aanzienlijk deel van het beroep nog steeds de digitale infrastructuur aan het opbouwen is die AI-tools vereisen.

Geschiktheid voor het doel is belangrijker dan het aantal functies

De verschillen tussen veterinaire en menselijke klinische dossiers zijn geen kleine variaties die kunnen worden opgelost door een soort-dropdown toe te voegen aan een bestaande tool. Ze weerspiegelen fundamenteel verschillende klinische realiteiten: patiëntenpopulaties met meerdere diersoorten en uiteenlopende fysiologische normen, documentatieworkflows die individuele dieren en hele kuddes omvatten, wettelijke verplichtingen specifiek voor veterinair voorschrijven en voedselveiligheid, en een coderingslandschap zonder de geharmoniseerde standaarden waarop AI-tools voor de menselijke geneeskunde zijn gebouwd.

Een tool met een indrukwekkende functielijst die is ontwikkeld voor de huisartsengeneeskunde kan alsnog tekortschieten in het vastleggen van een rechtvaardiging voor een cascadevoorschrift, een boerderijbezoek met meerdere patiënten verkeerd afhandelen, of anatomisch incorrecte verslagen genereren voor een diersoort waarop het nooit is getraind. Voor dierenartsen die AI-documentatietools evalueren, is de relevante maatstaf niet of een tool goed werkt in een huisartsenpraktijk of ziekenhuisafdeling, maar of deze is gebouwd, getraind en gevalideerd op de specifieke documentatievereisten van de veterinaire praktijk.

Veelgestelde vragen

▶ Waarom kan een AI-documentatietool voor de menselijke geneeskunde niet worden gebruikt in de veterinaire praktijk

AI-documentatietools die zijn gebouwd voor de menselijke geneeskunde zijn getraind op klinische verslagen van mensen, ontworpen rond consulten met één patiënt en afgestemd op coderingsstandaarden zoals ICD-10 (International Classification of Diseases, tiende revisie) en SNOMED CT (Systematised Nomenclature of Medicine Clinical Terms). Veterinaire klinische dossiers hebben een fundamenteel andere structuur: soort, ras, leeftijdsklasse, geslacht en reproductieve status zijn klinisch bepalende variabelen, geen demografische metadata. Een taalmodel dat is voorgetraind op klinische tekst van mensen zal de soortspecifieke fysiologische normen, anatomische terminologie of medicijnprotocollen die veterinaire documentatie vereist, niet hebben geïnternaliseerd.

▶ Hoe verschillen veterinaire klinische dossiers structureel van dossiers in de menselijke geneeskunde

Veterinaire dossiers moeten rekening houden met soortspecifieke klinische logica, documentatie op populatieniveau zoals kuddegezondheidsplannen en behandelingsregistraties van koppels, en wettelijke velden zonder equivalent in de menselijke geneeskunde. Een enkel bezoek aan een boerderij kan dossiers genereren die tientallen individuele dieren omvatten, of één enkele registratie op populatieniveau voor een gedefinieerde groep. Het één-zorgverlener-tot-één-patiënt-model dat ten grondslag ligt aan het ontwerp van medische dossiersystemen in de menselijke geneeskunde, geldt niet in de veterinaire praktijk.

▶ Is er een uniforme klinische coderingsstandaard voor de veterinaire praktijk in Europa

Nee. In tegenstelling tot de menselijke geneeskunde, die ICD-10 gebruikt als vrijwel universeel diagnostisch coderingsframework, heeft de veterinaire geneeskunde geen verplichte geharmoniseerde coderingsstandaard in Europese praktijken. Klinieken kunnen VeNom-codes gebruiken, SNOMED Veterinary-extensies of propriëtaire coderingssystemen die zijn ingebouwd in hun praktijkmanagementsoftware. Deze bestaan naast elkaar zonder harmonisatie tussen klinieken, landen of diersoorten. Onderzoek bevestigt dat de meeste veterinaire bezoeken worden vastgelegd in vrije-tekstverslagen zonder standaard diagnostische codes, wat een fundamenteel andere data-omgeving creëert voor AI-tools die zijn ontworpen om te werken met gestructureerde, gecodeerde input.

▶ Welke wettelijke documentatieverplichtingen zijn uniek voor de veterinaire praktijk in Europa

Europese veterinaire praktijken hebben complianceverplichtingen die geen equivalent kennen in documentatie voor de menselijke geneeskunde. Deze omvatten registraties van antimicrobiële voorschriften onder EU-verordening 2019/6, die het registreren vereist van alle antibioticavoorschriften inclusief soort, indicatie en hoeveelheid. Dierenartsen moeten ook cascadevoorschrijfbeslissingen documenteren wanneer een geregistreerd veterinair geneesmiddel niet beschikbaar is en in plaats daarvan een humaan geneesmiddel wordt gebruikt. Voor landbouwhuisdieren moeten voedselketenverklaringen met wachttijden worden vastgelegd. Logboeken voor gecontroleerde geneesmiddelen zijn ook vereist onder nationale wetgeving. Een AI-documentatietool die deze velden niet als gestructureerde gegevens registreert, creëert een compliancerisico in plaats van het te verminderen.

▶ Waarom is soortspecifieke terminologie belangrijk voor de nauwkeurigheid van AI-documentatie

Veterinaire klinische verslagen gebruiken andere stijlen, vocabulaire en diagnostische terminologie dan dossiers in de menselijke geneeskunde, wat wordt bevestigd door onderzoek naar natuurlijke taalverwerking. Een rustende hartslag van 180 slagen per minuut betekent iets totaal anders bij een kat dan bij een hond, en weer iets anders bij een konijn. Medicijndoseringen, referentiewaarden, differentiaaldiagnoses en anatomische terminologie veranderen allemaal afhankelijk van de soort die wordt beoordeeld. Het whitepaper van de Veterinary Innovation Council uit 2025 over AI-scribetools identificeert veterinair-specifiek jargon en soort- en aandoeningspecifieke terminologie als belangrijke nauwkeurigheidsuitdagingen die niet in dezelfde vorm voorkomen bij AI-tools voor de menselijke geneeskunde.

▶ Verbetert domeinspecifieke voortraining op veterinaire gegevens de prestaties van AI-documentatie

Ja. PetBERT, een taalmodel dat specifiek is voorgetraind op veterinaire datasets, heeft een meetbaar sterker begrip getoond van veterinaire klinische nomenclatuur in vergelijking met algemene modellen. Onderzoek waarbij fine-tuned taalmodellen worden toegepast op veterinaire vrije-tekstdossiers heeft ook betekenisvolle verbeteringen aangetoond in diagnostische coderingsnauwkeurigheid ten opzichte van algemene modellen. Een model dat niet is getraind op veterinaire klinische narratieven zal outputs produceren die meer correctie vereisen, niet minder.

▶ Hoe moeten AI-documentatietools omgaan met dossiers met meerdere patiënten en kudde- of koppeldossiers

Een dierenarts die een melkveehouderij bezoekt, kan een groep dieren beoordelen onder een kuddegezondheidsplan, behandelbeslissingen op populatieniveau vastleggen en alleen individuele dossiers genereren voor dieren die specifieke interventies krijgen. Een praktijk voor gezelschapsdieren kan een nest zien voor eerste vaccinaties, waarbij meerdere gekoppelde dossiers worden gegenereerd vanuit één afspraak. AI-tools die verslagen genereren voor één enkel consult en deze naar één enkel patiëntendossier sturen, zijn niet ontworpen voor deze omgeving zonder aanzienlijke aanpassing. Een echt veterinair-aangepaste tool zou documentatie op populatieniveau moeten ondersteunen en gekoppelde dossiers mogelijk moeten maken voor meerdere dieren die in één afspraak worden gezien.

▶ Waar moeten dierenartsen op letten bij het evalueren van een AI-documentatietool

Dierenartsen moeten veterinair-specifieke evaluatiecriteria hanteren in plaats van te vertrouwen op ervaringen uit de menselijke geneeskunde. Belangrijke vragen zijn: ondersteunt de tool de diersoorten die u behandelt, met passende referentiewaarden en medicijnprotocollen? Produceert het codes die compatibel zijn met uw Practice Information Management System (PIMS)? Kan het gekoppelde dossiers genereren voor meerdere dieren in één afspraak? Vraagt het om gegevens over antimicrobiële voorschriften, rechtvaardiging van cascadevoorschriften en voedselketenverklaringen als gestructureerde velden? En hoe integreert het met uw bestaande infrastructuur? Elke tool die klinische dossiers verwerkt, moet ook worden beoordeeld op naleving van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en vereisten voor gegevensopslag.

▶ Wat zijn de beperkingen van zelfs speciaal gebouwde veterinaire AI-documentatietools

Zelfs speciaal gebouwde veterinaire AI-tools kennen echte beperkingen. De ongestructureerde, vrije-tekstaard van de meeste veterinaire klinische dossiers betekent dat de kwaliteit van trainingsgegevens aanzienlijk varieert tussen praktijken en systemen. Tools die goed presteren op honden- en kattendossiers generaliseren mogelijk niet naar minder vertegenwoordigde diersoorten. Een onderzoek uit 2019, geciteerd in een marktanalyse van Grand View Research, toonde aan dat slechts 44 procent van de Europese dierenartsklinieken überhaupt medische dossiersystemen gebruikte, wat betekent dat een aanzienlijk deel van het beroep nog steeds de digitale infrastructuur aan het opbouwen is die AI-tools vereisen. Het integreren van machine learning-classificatoren met bestaande veterinaire medische dossiersystemen wordt ook vaak belemmerd door de starheid van legacy-systemen en beperkte IT-middelen.

▶ Hoe ziet een echt veterinair-aangepaste AI-documentatietool eruit

Een echt veterinair-aangepaste tool past zijn velden, terminologie en klinische logica aan op basis van de soort die wordt gedocumenteerd, zodat een konijnenconsult niet dezelfde standaardvelden presenteert als een bezoek voor rundveegezondheid. Het ondersteunt dossiers op populatieniveau voor kudde- en koppelgezondheidsplannen. Het is compatibel met Europese Practice Information Management Systems en de coderingsframeworks die deze systemen gebruiken. Het vraagt automatisch om wettelijke velden, inclusief gegevens over antimicrobiële voorschriften onder EU-verordening 2019/6, rechtvaardiging van cascadevoorschriften en voedselketenverklaringen. En het is voorgetraind of fine-tuned op veterinaire klinische tekst, niet hergebruikt van een product voor de menselijke geneeskunde.