Van hype naar hulp: databuddy brengt focus in zakelijke AI-ambities

MKB Datalab-Oost is een initiatief van Radboud Universiteit en Universiteit Twente dat mkb-bedrijven in Oost-Nederland helpt om de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie en data te benutten. Studenten AI en Data Science voeren AI-projecten uit (6-10 weken) of werken als databuddy (45 uur intensief op locatie).

In deze serie vertellen studenten over hun ervaringen bij bedrijven in de Lifeport-regio. Van quick wins tot strategische inzichten: hun verhalen laten zien dat AI geen toekomstmuziek is, maar vandaag al verschil maakt voor het regionale mkb.

Tom van Klaarbergen, masterstudent AI aan de Radboud Universiteit, werd door MKB Datalab-Oost gekoppeld aan blower- en compressorspecialist Aerzen Nederland in Duiven. Als databuddy maakte hij de beschikbare data van het bedrijf inzichtelijk, onderzocht hij praktische toepassingen van AI en werkte hij deze mogelijkheden helder en uitvoerbaar uit. Het resultaat: een concreet projectvoorstel waar AERZEN direct mee aan de slag kan.

Bij AERZEN schetste Tom zes concrete onderwerpen om als databuddy te verkennen. Samen met het bedrijf, dat industriële blowers en compressors maakt voor fabrieken wereldwijd, selecteerde hij hieruit drie kansrijke projecten. In slechts 45 uur bracht hij focus aan in de AI-ambities van het bedrijf.

Voorraadbeheer onder de loep

Tom bekeek eerst het voorraadbeheer en de koppeling met facturatie. “AERZEN had dit al goed georganiseerd, maar ik wilde kijken of we het nóg efficiënter konden maken,” vertelt Tom. “Door het proces volledig in kaart te brengen, ontdekten we slimme optimalisaties die meerdere afdelingen ten goede komen. Het interessante: deze quick wins hadden we ook zonder AI kunnen realiseren. Soms levert een frisse blik van buitenaf al direct resultaat op.”

Tom van Klaarbergen

Voorspellen in plaats van reageren

“AERZEN produceert industriële blowers die cruciaal zijn voor productieprocessen,” vertelt Tom. “Met predictive maintenance kun je onderhoud voorspellen op basis van sensordata. Het bedrijf heeft een schat aan data: monteursrapporten, onderdeelvervanging, de complete servicehistorie. We zagen kansen om deze waardevolle informatie nog slimmer in te zetten.”

Toms analyse: “AI-algoritmes herkennen automatisch patronen in de uitgebreide dataset. Hierdoor kun je de onderhoudsplanning optimaliseren en potentiële problemen nog eerder signaleren. Dit levert concrete meerwaarde op: excellente service voor klanten én de mogelijkheid om proactieve onderhoudscontracten aan te bieden.”

Slimmer kantoorwerk

Het derde onderwerp waar Tom zijn tanden in zette was de mogelijkheid van AI-ondersteuning bij kantoorwerk. AERZEN gebruikt Microsoft Business Central, dat naadloos aansluit op hun Office-omgeving. “De stap naar Microsoft Copilot is logisch,” zegt Tom. “Het werkt binnen de tools die ze al gebruiken, zoals Excel, Outlook en Teams. Copilot kan direct helpen bij dagelijkse, terugkerende taken: mails beantwoorden, offertes schrijven, documenten samenvatten.”

Rust in de AI-ambitie

In korte tijd moest Tom veel nieuwe begrippen leren om het jargon van AERZEN onder de knie te krijgen. Andersom bracht hij nieuwe kennis naar Duiven: “Ik proefde bij de medewerkers nog veel onwetendheid over AI. Sommige gebruiken al wel ChatGPT, maar voor de bedrijfsprocessen gebeurt er weinig mee.

Toms belangrijkste bijdrage was rust brengen in de AI-ambitie: “Bedrijven worden overspoeld met mogelijkheden. Mijn taak was om te laten zien waar AERZEN concreet mee kan starten. Anders loop je het risico op losse experimenten zonder vervolg.”

Waardevolle inzichten

In zijn eindpresentatie gaf Tom het bedrijf een heldere routekaart voor de toekomst mee. AERZEN heeft al aangegeven graag een vervolgtraject te starten. Hans Karreman, Director Operations AERZEN Nederland: “De samenwerking met Radboud Universiteit was vanaf het begin open en transparant. Hun enthousiasme om AERZEN Nederland wegwijs te maken in AI werkte aanstekelijk. Databuddy Tom heeft ons waardevolle inzichten opgeleverd waar we concreet mee verder kunnen. We kijken uit naar de vervolgfase, waarin we AI gericht gaan toepassen op een specifiek vraagstuk.”

Tip voor andere mkb’ers

Ook voor andere bedrijven heeft Tom een duidelijk advies: begin met een masterclass bij MKB Datalab-Oost om te ontdekken wat AI voor jouw organisatie kan betekenen. Laat vervolgens een student onderzoeken waar AI kan worden ingezet om repetitieve processen slimmer te maken. “Er kan ontzettend veel met AI,” aldus Tom tot slot. “Maar je moet wel weten waar je moet beginnen.”

Op een studentenkamer in Nijmegen begon het avontuur van Orikami, een bedrijf dat inmiddels een pionier is in het ontwikkelen van algoritmes om gegevens te interpreteren die patiënten vaak zelf thuis verzamelen.
Bram den Teuling, medeoprichter, studeerde biofysica op het snijvlak van neurowetenschappen en AI. Hij vertelt over dit bijzondere bedrijf dat nog steeds in het centrum van Nijmegen gevestigd is.

Een continu beeld van je gezondheid

Wat begon als een breed georiënteerd datatechnologiebedrijf, groeide uit tot een specialist in het personaliseren van zorgpaden en het faciliteren van medisch onderzoek vanuit huis.
“We maken oplossingen waarmee je met data en slimme technologie een betere behandelbeslissing kunt nemen,” legt Den Teuling uit. “Allerlei informatie, van vragenlijsten en looptesten tot aan EEG’s kunnen voor ons interessante digitale biomarkers zijn. Het belangrijkste is dat we er (behandel)actie aan kunnen koppelen.”

Inmiddels staat MS Sherpa in de markt, een applicatie waarmee mensen met multiple sclerose zichzelf thuis monitoren via cognitietests, looptesten en vragenlijsten. In plaats van één consult per jaar bij de neuroloog, ontstaat een continu beeld van de gezondheid. “Artsen zeiden: ‘Een patiënt zegt dat het slechter gaat, maar ik kan het niet hardmaken.’ Met MS Sherpa kan dat wel, en dat leidt tot betere en snellere medicatiekeuzes.”

Certificering als sleutel tot betrouwbaarheid

MS Sherpa werd uiteindelijk afgesplitst en verkocht, zodat Orikami zich kon richten op bredere toepassingen. “We wilden generiek werken, maar het duurde veel langer dan verwacht om Sherpa in de markt te zetten,” vertelt Bram. “Tien jaar later begint het pas echt te lopen.”

In de afgelopen jaren veranderde de regelgeving namelijk drastisch. Van de invoering van de AVG en MDR tot de AI Act en strengere eisen rond cybersecurity. “Dat maakt het complex, maar ook noodzakelijk,” zegt Bram. “Je wilt geen beslissingen nemen op basis van algoritmes die niet betrouwbaar zijn.”

Orikami onderscheidt zich onder andere door haar certificeringen op het gebied van kwaliteit en informatieveiligheid om sneller medische algoritmen naar de markt te brengen. “Het behalen van de juiste certificeringen voor deze technologie kost jaren, maar het maakt ons uniek. Er zijn wereldwijd maar een handvol partijen die dit kunnen én doen.”

Softwareplatform

Die ervaring leidde tot de ontwikkeling van een softwareplatform Krane waarmee nieuwe digitale biomarkers en medische algoritmen sneller en efficiënter gebouwd en gebruikt kunnen worden. “We geloven dat over vijf tot tien jaar algoritmes een centrale rol spelen in de zorg. Mensen worden thuis gemonitord en komen alleen naar het ziekenhuis als het echt nodig is.”

Orikami werkt nu aan toepassingen in de oncologie, waarbij de vraag centraal staat of oudere patiënten intensieve behandelingen nog aankunnen. Ook zijn er projecten rond depressie, ADHD, en een bedsensor voor decubitusdetectie.

Drie klantgroepen

Het platform van Orikami bedient drie typen klanten:

1. Onderzoeksinstellingen
   Zoals TNO, dat al haar medisch onderzoek via het platform laat lopen. Krane is met name interessant voor modern onderzoek waarbij data uit meerdere bronnen komt en algoritmen en feedback onderdeel van een interventie of digitale biomarker zijn.
2. Medical device bedrijven
   Zoals HeartEye, dat Krane gebruikt als veilige cloud en haar hartritmedata via het platform laat analyseren.
3. Ziekenhuizen en klinieken
   Waar vaak prachtige algoritme ontwikkeld worden, maar een partij zoeken voor certificeren en implementeren.

“Ziekenhuizen zijn niet ingericht om software als medisch hulpmiddel te certificeren,” legt Bram uit. “Wij bieden die tussenlaag: veilig, gecertificeerd en schaalbaar.”

Schaalbaar en gebruiksvriendelijk

Naast betrouwbaarheid is schaalbaarheid een belangrijk voordeel. “Een product bouwen dat je bij honderdduizend mensen kunt toepassen, is veel goedkoper dan extra medewerkers inzetten,” aldus Bram.
Gebruiksvriendelijkheid staat ook erg centraal. “We ontwikkelen samen met patiënten, ook ouderen. De meeste zijn digitaal vaardig genoeg, merken we. Er zijn natuurlijk ook mensen die het niet lukt, maar dat merken we dan meteen, dus die haal je er tijdig uit.”
In samenwerking met het Radboudumc loopt zelfs een studie onder ouderen in verzorgingshuizen. “Gemiddelde leeftijd: 86 jaar. En toch konden veel mensen het prima gebruiken.”

Een platform met toekomst

Wat Orikami uniek maakt, is dat het niet alleen technologie levert, maar ook de ervaring heeft om die technologie daadwerkelijk in de praktijk te brengen. “We weten waar de pijnpunten zitten, hoe je iets vergoed krijgt, hoe je een algoritme kunt blijven doorontwikkelen, hoe je onderhoud doet en service levert. Het is geen kwestie van één keer iets online zetten, het is een continu proces.”

In het jarenlange ontwikkelproces heeft Orikami dus een stevig fundament neergezet, een schaalbaar platform en een duidelijke visie op de toekomst van de zorg. Nu is het bedrijf klaar om verder te groeien.
“We lanceren ons platform nu breder en kiezen onze samenwerkingen strategisch uit,” besluit Bram. “We zien dat steeds meer partijen met ons willen samenwerken om de zorg slimmer, persoonlijker en efficiënter te maken.”

Nijmegen als thuisbasis

Orikami is geworteld in Nijmegen. “Het is een prettige stad om te werken, met veel talent,” zegt Bram. “Vroeger vertrokken mensen met AI-kennis naar de Randstad, maar wij boden hier een alternatief. We krijgen nog steeds veel open sollicitaties van mensen die graag in de regio willen blijven.”

Lokale instellingen als het Radboudumc, de HAN, ROC en initiatieven als Briskr en Health Valley vormen een nuttig ecosysteem. “We hebben stagiaires gehad, workshops gevolgd én gegeven. En MS Sherpa zit nu op de Novio Tech Campus.”

In The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy noemt Douglas Adams ‘42’ het antwoord op alles. Of die metafoor opgaat voor artificiële intelligentie, laat Ton Foks (bedenker van Experiment42, met een kleine knipoog naar dat getal), wijselijk in het midden. Wat hij wél met zekerheid stelt: wie als organisatie serieus werk wil maken van AI, doet er goed aan zich eerst te verdiepen in de essentie van de technologie en de belangrijkste begrippen.

De opkomst van AI vertoont opvallende parallellen met het begin van het internettijdperk in de jaren negentig en nul. Toen wilde iedereen ineens een website; nu wil iedereen ‘iets met AI’. Beide technologieën begonnen met grote beloftes: internet zou informatie democratiseren, grenzen vervagen en mensen wereldwijd met elkaar in contact brengen. AI belooft vergaande automatisering en oneindige kennis en creativiteit voor iedereen.

Ook de ethische vragen klinken bekend. Waar internet privacy en desinformatie ter discussie stelde, roept AI vragen op over auteurschap, menselijke waarde en vertrouwen. In beide gevallen draait het om meer dan techniek; het gaat ook over wat we als samenleving belangrijk vinden.

Impact

Precies zoals bij de opkomst van het internet is de werkelijke impact van artificiële intelligentie nog niet te overzien, stelt ook Ton Foks (spreker, ondernemer, gastdocent en initiatiefnemer van Experiment42): “Met name generatieve AI ontwikkelt zich razendsnel, maar hoe het werk, onderwijs en creativiteit écht zal veranderen, weten we pas later. Wel zien we dezelfde verschuiving als destijds bij internet: informatie werd toen voor iedereen beschikbaar. AI doet iets vergelijkbaars met taal, ideeën en creativiteit.”

Ton Foks

Nieuwe industriële revolutie

Foks vervolgt: “Net als bij het realiseren van een website is het belangrijk om niet over één nacht ijs te gaan. Je bouwt ook niet lukraak een goede site zonder eerst na te denken over waarom je überhaupt een website wilt, wat de site voor je zou moeten doen en wat je van de investering terugverwacht.

Voordat je kunt inschatten of AI ‘iets voor jouw bedrijf is’, zijn er een paar zaken die je helder moet hebben. Allereerst: waar creëer je nu waarde voor je klant? Waar zit je echte toegevoegde waarde: in processen, taken of rollen? En hoe belangrijk vinden klanten die?

Hoe scherper je dat hebt, hoe beter je ziet waar AI kan versterken én waar het een bedreiging vormt voor die waardecreatie. Daarvoor moet je globaal begrijpen wat AI vandaag de dag al kan en wat wordt voorspeld over straks. Want jij zit met je bedrijf daar tussenin. Dit is geen gewone technologische ontwikkeling, maar een exponentiële verandering. Een nieuwe industriële revolutie, zou je kunnen zeggen.”

Reusachtig taalmodel

Om mee te beginnen: AI is inmiddels al een containerbegrip geworden. Generatieve AI is een specifieke toepassing ervan, gericht op het creëren van content: tekst, beeld, geluid of code. ChatGPT is een bekend voorbeeld. Het systeem is gebouwd op een zogenoemd Large Language Model (LLM), een zeer omvangrijk taalmodel dat getraind is op miljarden teksten van websites, boeken, artikelen en andere bronnen. Het model herkent patronen in taal en genereert razendsnel nieuwe teksten, ideeën of analyses.

GPT staat voor Generative Pre-trained Transformer: een model dat eerst grootschalig is getraind en daarna flexibel wordt ingezet om antwoorden of suggesties te formuleren. De output voelt vaak persoonlijk, maar er is geen bewustzijn of begrip; het is vooral statistiek.

Kennisnivelleerder

Oké, helder. Maar wat betekent dit concreet voor jouw bedrijf? Volgens Ton Foks is het belangrijk om te onderzoeken welke taken en processen in het bedrijf onder druk staan. Die kun je met generatieve AI aanpakken, versnellen en verbeteren: “In de kern is AI een kennisnivelleerder,” aldus Foks. “Kennis die vroeger schaars en strategisch was, is nu in seconden beschikbaar. Die verschuiving is groter dan op het eerste gezicht lijkt. Kennis is niet langer iets wat je bewaakt of afschermt; veel ervan ligt nu open en is direct beschikbaar. Wat je onderscheidt, is niet wat je weet, maar wat je ermee doet: hoe je het toepast. Dat vraagt iets nieuws van mensen en organisaties. In vrijwel elk domein — onderwijs, overheid en bedrijfsleven —zie je die verandering.”

Concurrentievoordeel

“Voor bedrijven betekent dit: efficiëntie wordt een gegeven. AI neemt in de toekomst steeds meer taken over en doet dat steeds sneller en betrouwbaarder. Het werk dat overblijft, krijgt daardoor een andere lading. Juist daar wordt zichtbaar wat mensen toevoegen: karakter, creativiteit en het vermogen om oprechte verbinding te maken. Dat zijn de kwaliteiten waarmee je straks het verschil maakt. Waar technologie eindigt, begint het menselijke domein. Precies daarin ligt je concurrentievoordeel.”

Bestaansonzekerheid

De snelle ontwikkelingen roepen ook vragen op. Sommige medewerkers maken zich zorgen over hun bestaanszekerheid. Foks begrijpt dat, maar plaatst het in perspectief: “Technologie heeft vaker beroepen en bedrijven veranderd, van de stoommachine tot het internet. AI hoort in dat rijtje. Paniek helpt niemand. Het beest in de bek kijken wel. Breng daarom in kaart welke taken veranderen, bespreek dit open met je team en leg vast hoe je je medewerkers actief gaat ondersteunen om van waarde te zijn en blijven in een AI-tijdperk. Wil je daar eens over sparren, laten we dan binnenkort een kop koffie drinken.”

Experiment42 wil een soort dorpsplein zijn voor generatieve AI. Een plek waar je terechtkunt met vragen en waar je mensen ontmoet die meedenken.

We bouwen dat plein met anderen uit de regio: techpartners, subsidieadviseurs, ondernemers, denkers en doeners. Een paar voorbeelden: Nexagon, IT Student Lab, AI Hub Oost Nederland, Lifeport@, MKB Datalab Oost.

Soms bouwen we mee, net zo vaak verwijzen we door. Het draait om verbinding.

Want dit kun je niet alleen. Wil je dat AI daadwerkelijk iets oplevert voor bedrijven en hun mensen? Dan moet je echt samenwerken.

Eens vrijblijvend bespreken hoe Generatieve AI kan bijdragen aan jouw doelen?

experiment42.nl
info@experiment42.nl

De Nederlandse Vereniging van Ziekenhuizen (NVZ) en de Nederlandse Federatie Universitair Medische Centra (NFU) ontwikkelden samen een position paper met de titel AI in de zorg: versneld en verantwoord opschalen (PDF).
NVZ-voorzitter Ad Melkert en NFU-vicevoorzitter Bertine Lahuis (lid van The Economic Board) overhandigden het paper begin oktober aan minister Fleur Agema van VWS.

Mogelijkheden

Volgens beide organisaties biedt AI veel kansen voor de toekomst van de zorg. Kunstmatige intelligentie kan routinewerk en rapportering overnemen en de efficiency in de zorg vergroten. Dat helpt weer om de tekorten op de arbeidsmarkt op te vangen, terwijl de zorgcapaciteit toch vergroot wordt. En ook de kwaliteit kan ermee omhoog gaan, AI kan diagnostiek verbeteren, gepersonaliseerde behandelingen van de patiënt ondersteunen en communicatie met de patiënt verbeteren.

Wat moet er gebeuren?

Aangezien de opschaling van AI op dit moment nog langzaam gaat, roepen de organisaties op tot samenwerking om barrières weg te nemen en verantwoorde toepassing sneller in te voeren. Er zijn namelijk nog wel enige hobbels te nemen. De wet- en regelgeving kun je bijvoorbeeld beter gezamenlijk op landelijk niveau interpreteren en toepassen dan dat ieder ziekenhuis apart dure expertise inzet. Hetzelfde geldt voor de opstelling van een ethisch kader, de brede beschikbaarheid van gestandaardiseerde data, een validatie-infrastructuur en financiering.

Ook het informeren van burgers, patiënten en zorgprofessionals over AI in de zorg en de gevolgen ervan kun je beter gezamenlijk uitwerken en uitvoeren.

Werkagenda

NVZ en NFU komen daarom met een werkagenda in het position paper. Daarin beschrijven ze welke acties er nodig zijn, wie daarin het voortouw neemt en waar de steun van VWS niet gemist kan worden. In deze werkagenda draait het om gezamenlijk richting kiezen, prioriteiten stellen, focus aanbrengen, gericht investeren, expertise bundelen en landelijk aanbieden en werkzaamheden  verdelen en coördineren.

Lees het position paper: AI in de zorg: versneld en verantwoord opschalen (PDF)

Bernard van Gastel is universitair docent Duurzame Digitalisering bij het Instituut for Computing and Information Sciences (ICIS) aan de Radboud Universiteit. Daar richtte hij als kwartiermaker Duurzaamheid het Software Energy Lab op. Ook werkt hij bij het Nationaal Onderwijslaboratorium AI (NOLAI). We spraken met hem over duurzaamheid in de ICT.

Digitalisering en kunstmatige intelligentie (AI) raken steeds meer verweven met ons dagelijks leven. Daarbij rijst de vraag: wat kost dat eigenlijk aan energie? Van Gastel maakt zich zorgen over de duurzaamheid van deze digitale revolutie. “We hebben geen grip op de digitalisering,” stelt hij. “Het is bijna een doel op zich geworden.”

De verborgen kosten van AI

Als je Google vraagt hoeveel stroom een ChatGPT-opdracht aan stroom kost, is het antwoord: evenveel als drie minuten een lampje laten branden. Maar de werkelijkheid is complexer. “Het genereren van duizend antwoorden kost ongeveer één wattuur. Dat valt mee, zou je zeggen. Maar het hangt sterk af van de chips waarop het draait,” legt Van Gastel uit.

AI-chips zoals TPU’s en NPU’s maken efficiënter gebruik van energie, maar grotere modellen vereisen gespecialiseerde hardware van tienduizenden euro’s. “Zoeken via Google kost honderd keer minder energie dan een AI-vraag,” legt Van Gastel uit. “Maar dan moet je misschien wel tien keer zoeken om tot een goed antwoord te komen.”

AI als energievreter

De energiekosten beginnen al bij het trainen van AI-modellen. “Je haalt eigenlijk heel internet leeg, slaat het op, filtert het, en dan train je het model. Dat kost heel veel stroom.” En dat is nog maar het begin. De infrastructuur die nodig is om AI te laten draaien – datacentra en datanetwerken,– verbruikt wereldwijd al meer dan 8% van het totale electraverbruik. “En dat stijgt met 30 à 40 procent per jaar,” waarschuwt Van Gastel. “Door AI wordt er veel meer geïnvesteerd en sneller uitgebreid.”

Digitalisering gericht inzetten

Volgens Van Gastel is het probleem niet alleen de technologie, maar ook de manier waarop we ermee omgaan. “Digitalisering is een middel, geen doel. Maar nu wordt het vaak ingezet om slechtlopende processen te digitaliseren. Dat moet je juist niet doen. Want een slechtlopend proces betekent vaak dat er heel veel maatwerk nodig is, omdat er veel afwijkingen in zitten. Dus je moet vooral investeren in goedlopende processen die relatief veel tijd kosten, maar allemaal heel gestandaardiseerd zijn. Die kun je digitaliseren. En dan kun je je efficiency winst boeken tegen een beperkte extra uitstoot.”

AI in het onderwijs

Van Gastel werkt ook een dag per week bij het Nationaal Onderwijslaboratorium AI (NOLAI), dat gehuisvest is bij de Radboud Universiteit. Daar probeert men het anders aan te pakken. “We doen daar experimenten om te kijken of AI echt leidt tot beter leerrendement of gelukkiger leerlingen. En alleen als dat meetbaar positief is, gaan we verder.”

Ook binnen NOLAI groeit de aandacht voor de energie-impact van AI. “We hebben een promovendus aangenomen om dat te onderzoeken,” vertelt Van Gastel. “Tot nu toe gebruikten we kleine, specialistische modellen die weinig stroom verbruiken. Maar nu willen scholen ook iets met ChatGPT. En dan verandert het plaatje.”

De vraag is nu: kunnen we vooraf voorspellen hoeveel energie een landelijke uitrol van een AI-toepassing zou kosten? “Misschien is dat niet realistisch als elke leerling een grafische kaart van 300 watt nodig heeft om huiswerk te maken.”

Nieuwe technologieën, nieuwe uitdagingen

Van Gastel ziet hoopvolle ontwikkelingen in fotonica en neuromorphic computing, technologieën die veel zuiniger kunnen zijn. Maar integratie in bestaande systemen is lastig. “Het probleem is dat het altijd geïntegreerd moet worden in de bestaande technologie-omgeving. En dan wordt het heel snel heel ingewikkeld. De meest oude software kan niet draaien op elk nieuw soort apparaat dat je toevoegt. Die moet heel anders geprogrammeerd worden. Daar komt nog bij dat we uit een tijd komen waarin alles op één generieke chip draaide. Nu gaan we naar gespecialiseerde chips, maar dat betekent ook dat software opnieuw geschreven moet worden.”

Ook de afhankelijkheid van buitenlandse chipproducenten baart hem zorgen. “We zijn internationaal kwetsbaar.”

Software als energiebespaarder

In het Software Energy Lab onderzoekt Van Gastel hoe software het energieverbruik van computers beïnvloedt. “Software bepaalt of een computer in slaapstand kan gaan. Dat kan het verschil maken tussen 1 watt en 150 watt.” Hij pleit voor betere software, die efficiënter gebruikmaakt van bestaande hardware.
“Overigens wordt de meeste hardware slecht benut. Organisaties gebruiken gemiddeld maar 14% van hun gereserveerde capaciteit, dus daar is ook veel winst te boeken.”

Groene software inkopen

Van Gastel werkt ook aan nationale initiatieven om overheden te helpen bij het duurzaam inkopen van software. “We maken standaarden voor modelcontracten, zodat software automatisch ook groen moet zijn.” Hij begeleidt aanbestedingen en beoordeelt offertes op duurzaamheid. “Dat is waardevol, want zo zie ik wat er misgaat in de markt en kan ik mijn onderwijs en onderzoek daarop aanpassen.”

Een recent succes is de duurzame aanbesteding van DigiD, het grootste ICT-product van de Nederlandse overheid. “Dat is nu duurzaam aanbesteed. En die informatie delen we met andere overheidsorganisaties.”

Onderwijs en samenwerking

Van Gastel ziet onderwijs als sleutel tot verandering. “We hebben twee nieuwe vakken geïntroduceerd waarin duurzaamheid een kwaliteitscriterium is voor software.” In de bacheloropleiding wordt duurzaamheid breed bekeken – milieu, sociaal en economisch. In de master ligt de focus op milieueffecten.

Samenwerking is essentieel. “We werken met bedrijven zoals Tweede Golf, die privacy vriendelijke en duurzame software maken. En met regionale partners zoals de HAN en ROC. Zo zorgen we dat kennis in de regio blijft en studenten beter voorbereid zijn op de praktijk.”

Een oproep tot bewustwording

Van Gastel sluit af met een duidelijke boodschap: “ICT is een middel, geen doel. We moeten het gerichter inzetten, beter afstemmen op de vraag. Alleen dan kunnen we echt duurzaam digitaliseren.”

Om te helpen bij het nadenken over verduurzaming van ICT maakte Van Gastel een overzicht van de factoren waar je over moet nadenken.

Yellow Riders, dat werkt vanuit Arnhem en Nijmegen, ontwikkelt games en apps voor mensen met niet aangeboren hersenletsel (NAH). Niet om ze weer te laten herstellen, maar om ze te leren compenseren voor het functieverlies door de hersenschade.
Waar traditionele zorg nog vaak papier en fysiek contact kent, ontwikkelt dit bedrijf samen met Radboud Universiteit, Donders Instituut en zorginstelling Klimmendaal digitale oplossingen om mensen te trainen.

In dit artikel vertelt medeoprichter en partner Stephan Aarts over Karman Line, een serie games en apps, en hoe deze tools het dagelijkse leven van patiënten transformeren.

Van IT-consultant naar maatschappelijk pionier

Aarts komt uit de IT-wereld, maar raakte betrokken bij een initiatief met Siza, een zorgorganisatie die zich richt op mensen met een beperking. Aarts en zijn team ontwierpen een game voor overprikkeling, om cognitieve vaardigheden te trainen. Hoewel de game bij wetenschappers van het Donders Instituut in Nijmegen in goede aarde viel, wezen ze op een belangrijk verschil: “Dit was functietraining,” vertelt hij. “zij wilden compensatiestrategieën trainen.”

Op voorstel van professor Luciano Fasotti en professor Dirk Bertens werd het bedrijf van Aarts, Yellow Riders, betrokken bij een project rond NAH, in samenwerking met Klimmendaal Revalidatie in Arnhem.

“Daarmee hebben we een subsidie gekregen en kon Karman Line van de grond komen,” zegt Stephan. Een bijzondere stap, want het is uniek hoe zorg, wetenschap en technologie hier samenkomen. “Daarom zijn we ook naar deze regio verhuisd met het bedrijf, vanwege deze samenwerkingen.”

Oefenen voor het dagelijks leven

Het resultaat is indrukwekkend, Karman Line bestaat uit 50 training-games en vier bijbehorende apps, ontwikkeld in co-creatie met de Radboud Universiteit, het Donders Instituut en Klimmendaal. Waar functietraining zich richt op het herhaald oefenen van specifieke vaardigheden, zet Karman Line in op het compenseren van cognitieve beperkingen.

Dit vertaalt zich in concrete, herkenbare oefeningen.
Zoals bijvoorbeeld om te koken: plannen, ingrediënten klaarzetten, tijdmanagement en brand voorkomen.
Of om te reizen: hoe kom je in een simulatie-omgeving van punt A naar B, rekening houdend met verkeerslichten, tankstations, afleiding en onverwachte obstakels.
Ook andere plan- en doelgerichte taken komen aan bod, waarbij de gebruiker een doel kiest, bijvoorbeeld: brood halen. Dan volgt stapsgewijze begeleiding, van sleutels meenemen tot brood uitkiezen en betalen.

De vier apps spelen in op specifieke cognitieve domeinen: planvaardigheid, taken uitvoeren onder tijdsdruk, energie en belastbaarheid en geheugen.

Uniek is de integratie van AI: “We personaliseren trainingen,” licht Aarts toe. “Onze apps voorspellen wanneer iemand afhaakt door overprikkeling of vermoeidheid. De AI-assistent waarschuwt op het juiste moment en geeft coaching bij fouten.”
Stel: er ontbreekt boter op een boterham. Waar normaal een therapeut ingrijpt, geeft de virtuele assistent alternatieven, zoals olie of gewoon alleen beleg, zodat de gebruiker zelfstandig een passende beslissing neemt en niet wacht tot er hulp komt.

Een grote groep patiënten kan nu wél geholpen worden

Aarts is ervan overtuigd dat er nog een wereld te winnen is voor een grote, vaak onzichtbare, groep die vanwege tijdsdruk of gebrek aan passende zorg nu geen hulp zoekt.

“Er zijn veel mensen met mild niet-aangeboren hersenletsel (NAH) die blijvende problemen ervaren met plannen, omgaan met tijdsdruk, vermoeidheid of geheugen. Daarvoor biedt Karman Line een laagdrempelige en effectieve therapie die eenvoudig thuis gevolgd kan worden.”

Van papier naar digitaal

Voorheen was papier de standaard. Een patiënt krijgt daarbij stapels A4’tjes mee naar huis, modules over executieve functies, tijdsdruk, geheugen en energiebeheer. Maar Aarts erkent: “Een NAH-patiënt doet er al een half uur over om één A4 te lezen, zonder te onthouden wat erop staat.”

Daarom digitaliseert het bedrijf het door de universiteit ontwikkelde ‘stop-controleren’-schema. Wat eerst een papiertje was dat patiënten in hun zak doen, zit nu in de plan-app. Je stelt je doelen in, doorloopt stappen, en hij staat altijd paraat. “Mensen verliezen het papiertje en het herinnert niet zelf,” zegt Stephan. “De app wel.”

Toch blijft papier beschikbaar voor diegenen die liever niet met een smartphone werken, al is het gebruik laag. “De meeste mensen gebruiken hun telefoon al,” vertelt Aarts. En voor wie nog twijfelt: “Als je te oud bent of het niet kunt, blijven er papieren alternatieven.”

Bewezen impact en implementatie in de praktijk

Twee promotiestudenten onderzochten de effectiviteit van de digitale trainingen. “We weten precies welke mensen er baat bij hebben – zowel lichte als complexere gevallen,” zegt Aarts. Inmiddels gebruiken zo’n 850 mensen de tools via 11 revalidatiecentra in Nederland.

Ook bespaart de digitale aanpak zorgverleners tijd. “Bij 10 consulten besparen we gemiddeld twee sessies,” zegt Stephan. En als de patiënt buiten de kliniek zelfstandig aan de slag kan, loopt dat op tot 50-70% minder begeleidingstijd. Dat is een significante tijdwinst voor therapeuten én patiënten. Bovendien zijn deze sessies digitaal te volgen, via telefoon, app of videogesprek.”

Dat maakt de therapie hybride: een keer per week live contact gecombineerd met twee keer per week digitale training. Deze aanpak is inmiddels ingebed in het zorgtraject bij Klimmendaal, dat Karman Line gebruikt als een formele therapievorm in de revalidatiezorg. En er is zelfs financiële ruimte: “Uren die patiënten thuis maken, kunnen nu gecodeerd en gedeclareerd worden. Het is een administratieve uitdaging, maar het werkt.”

Breder

Aarts ziet een breder toekomstperspectief: “Cognitie blijft ons vertrekpunt, we willen ook gaan kijken naar Alzheimer, dementie, ouderdom, de nasleep van kanker, burn-out, allemaal gericht op dezelfde kernprincipes: planning, geheugen, tijdsdruk en energie.

Met elf meewerkende centra in Nederland is Yellow Riders landelijk actief en klaar voor verdere expansie. Een sterk netwerk en nieuwe technologieën maken opgeschaalde dienstverlening aan nieuwe doelgroepen mogelijk.

Het doel? Eén van de deelnemers vatte samen: “Als ik dit eerder had gehad, dan had ik een jaar geleden al weer kunnen werken.”