AI bij medische diagnostiek & aansprakelijkheid van de hulpverlener

Accreditatie / PE punten

• NOvA 4.00 punten, 3 Juridisch 1 Niet-juridisch
  
• NIVRE (op aanvraag)

Risico’s, aansprakelijkheid en verhaal van AI-gerelateerde schade

Toepassing AI bij medische diagnostiek
Bij de geneeskundige behandeling van patiënten maken hulpverleners steeds meer gebruik van technologische medische hulpmiddelen, waarbij in toenemende mate AI-technieken worden geïntegreerd. Een van de meest veelbelovende toepassingen van AI in de zorg is het verbeteren van diagnostische processen. Het gebruik van AI voor diagnostische doeleinden creëert echter ook risico’s.

Vragen en onderwerpen die tijdens deze cursus aan bod komen zijn:

• Toepassing AI bij medische diagnostiek in de radiologie
• Is AI te beschouwen als hulpzaak?
• AI-systemen en de uitvoering van de verbintenis (waarin de tekortkoming is gelegen)
• Hebben hulpverleners verplichtingen met betrekking tot het gebruik van AI en zo ja, welke?
• Wanneer kan de hulpverlener een tekortkoming in de nakoming van een of meer verplichtingen worden verweten en hoe zit het dan met de toerekening van die tekortkoming?
• Aansprakelijkheid en schadevergoeding (aan de hand van casuïstiek)
• Verhaalsmogelijkheden van de patiënt

Ontdek concrete toepassingen uit de radiologie
Binnen de radiologie is het aanbod van AI-programma's groot. Dankzij haar eigenschappen kan AI in korte tijd grote hoeveelheden beeldinformatie analyseren en zo het ontdekken van aandoeningen versnellen en de techniek ondersteunen. Vooral de toenemende toepassingen op het gebied van detectie springen in het oog, bijvoorbeeld bij het herkennen van breuken, bloedingen of longnoduli. In de praktijk is het echter vaak lastig te doorgronden hoe goed systemen daadwerkelijk zijn gevalideerd. Tijdens de cursus maak je kennis met een aantal concrete voorbeelden uit de radiologie en hoe hiermee wordt omgegaan.

De risico’s op AI-gerelateerde schade
Aan het gebruik van AI-systemen kunnen risico’s kleven. De risico’s ontstaan door problemen in de sfeer van de hulpverlener of ‘AI-systeem’-gerelateerde problemen. Ongeacht het soort probleem, is een mogelijk gevolg het missen van de juiste diagnose c.q. het geven van een onjuiste diagnose door de hulpverlener. Hierdoor kan de patiënt (te lang) verstoken blijven van een juiste behandeling, met (onherstelbare) gezondheidsschade of zelfs het overlijden van de patiënt als mogelijk gevolg.

Verhaal van AI-gerelateerde schade op de hulpverlener met de patiënt als vertrekpunt
Aansprakelijkheid wordt een steeds complexere en serieuzere zorg nu de toepassing van AI bij medische diagnostiek steeds gebruikelijker worden in de gezondheidszorg. In het licht van de opkomst van AI, de aanwending daarvan in de zorg en de risico’s, is het interessant en relevant om te analyseren of de toepassing van AI van invloed is op het verhalen van schade of de mate van succes daarbij. In deze cursus ligt de focus op de aansprakelijkheid van de hulpverlener met de positie van de patiënt als vertrekpunt.

Na afloop van de cursus:

• Heb je inzicht in de juridische aspecten van diagnosticeren met AI en de risico’s op daaraan gerelateerde schade
• Heb je kennis gemaakt met concrete AI-toepassingen in de radiologie
• Kun je vaststellen of de toepassing van AI van invloed is op het verhalen van de schade en de mate van succes daarbij

Programma

donderdag 12 november 2026

12:00 - 12:30
Ontvangst, registratie
12:30 - 13:30
Welkom en introductie ‘AI & medische aansprakelijkheid’

• Aansprakelijkheid voor medische hulpzaken algemeen

Spreker mr. dr. Rolinka Wijne 13:30 - 14:30
Praktijkcasuïstiek toepassing AI in de radiologie

Van alle medische vakgebieden springt de radiologie het meest in het oog als het gaat om de toepassing van AI, met name door algoritmes die medische beelden analyseren. Dankzij machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) kan AI grote hoeveelheden beeld- en tekstdata doorzoeken en patronen herkennen die voor het menselijk oog moeilijk te detecteren zijn. AI wordt al toegepast in de praktijk, bijvoorbeeld bij fractuurdetectie en spraak gestuurde verslaglegging. Andere toepassingen zijn onder andere beoordeling van spoedbeelden en triage met AI-agents etc.. Aan de hand van praktijkcasus worden de dilemma’s voor radiologen inzichtelijk gemaakt. Aan bod komt:
• Welke AI-toepassingen zijn al beschikbaar, wat leveren ze op, en waar wringt het?
• Wat kunnen we als radioloog aan AI overlaten en wat niet?
• Hoe betrouwbaar zijn deze algoritmes bij specifieke patiëntgroepen, zoals kinderen?

Spreker dr. Ansje Fortuin 14:30 - 14:45
Pauze
14:45 - 15:45
Verhaal van AI-gerelateerde schade en schadevergoeding

Aan de hand van twee casus wordt toegelicht hoe AI in het diagnostisch proces door hulpverleners kan worden gebruikt, en wat de mogelijke gevolgen zijn van onjuist gebruik van AI of gebruik van een ongeschikt AI-systeem. Aan bod komt:

• Verhaal van schade door een onjuiste diagnose gesteld met behulp van AI: waar kun je tegenaan lopen?
• AI-gerelateerde schade versus ‘reguliere’ technologie
• Verplichtingen hulpverlener in het kader van de geneeskundige behandeling en bijkomende specifieke verplichtingen ten aanzien van het toepassen van AI
• Mogelijke bewijsproblemen voor de patiënt
• Drempels voor het verhaal van schade
• Conclusie en hoe verder?

Spreker mr. dr. Rolinka Wijne 15:45 - 16:00
Pauze
16:00 - 17:00
Bespreking van praktijkcasus met interactie vanuit de deelnemers

De behandelde theorie passen we toe in de bespreking van enkele praktijkcasus.

Sprekers mr. dr. Rolinka Wijne dr. Ansje Fortuin 17:00
Sluiting

Sprekers

• mr. dr. Rolinka Wijne
  Universitair Hoofddocent Gezondheidsrecht en Opleidingsdirecteur
  Universiteit van Amsterdam (UvA)
• dr. Ansje Fortuin
  Radioloog
  Rijnstate Ziekenhuis

Bestemd voor

Bestemd voor

Deze online cursus (academisch niveau) is bestemd voor juristen bij:
• Advocatenkantoren
• Zorginstellingen
• Letselschadebureaus
• (Medisch) Verzekeraars
• Overige juridisch adviseurs letselschade
• Rechtshulpverleners
• Rechterlijke macht