Geneesmiddelentekorten zijn een structureel probleem geworden. In Nederlandse apotheken is inmiddels gemiddeld één FTE (fulltime-equivalent, dus voltijdsbaan) per vestiging bezig met het oplossen van leveringsproblemen. “Apothekers bellen leveranciers, zoeken alternatieven en moeten patiënten en artsen informeren. Dat kost enorm veel tijd en energie”, zegt Bas de Jong, chief operations officer bij Ceban Compounding.

Ceban is specialist in het bereiden en leveren van medicatie en farmaceutische zorgoplossingen voor apotheken, ziekenhuizen, klinieken en patiënten thuis. De productie van veel medicijnen is verplaatst naar China en India. Grondstofschaarste, logistieke haperingen en het preferentiebeleid maken Nederland extra kwetsbaar. “Registratiehouders trekken zich terug uit de Nederlandse markt, vooral bij oudere middelen waar weinig aanbieders zijn”, aldus De Jong. “Het gevolg is dat patiënten plotseling moeten wisselen van geneesmiddel, met alle risico’s van dien.”

Voorraad als buffer Ceban mag als bereidingsapotheek geneesmiddelen op de markt brengen bij tekorten. Dat gebeurt gemiddeld in acht tot tien weken, soms sneller. Door vroegtijdige signalering kan die bufferfunctie beter worden benut. Een recent voorbeeld is het middel oxazepam. “Door signalen uit verschillende databronnen – zoals prijsontwikkelingen, meldingen van leveranciers, afzetgegevens en terugkoppeling uit de apotheekpraktijk – samen te voegen, zagen we het tekort aankomen. Zo konden we enkele weken bijspringen tot de reguliere voorraad terug was”, zegt De Jong.

Data als fundament Het voorspellend vermogen komt voort uit een breed scala aan databronnen: verbruiksgegevens, prijsontwikkelingen, leveranciersmeldingen en signalen van apothekers. “Als van drie leveranciers er twee stoppen en de derde heeft een klein marktaandeel, dan weet je dat een tekort bijna zeker is”, legt De Jong uit. Waar de menselijke factor tekortschiet in het verwerken van die grote hoeveelheid signalen, biedt

AI uitkomst. Detlev Völkers, bestuurder en investeerder in Health, IT en Semicon, en nauw betrokken bij Ceban, benadrukt de rol van datasoevereiniteit. “We houden de data bij de bron en gebruiken alleen de inzichten. Privacy en security by design zijn leidend. Het gaat om minimale datadeling, met volledige audit trails (chronologisch logboek) en hosting binnen de EU. Daarmee sluit het aan bij de AI Act en bestaande zorgregels.”

Voorspellingspijplijn Dagelijks analyseren algoritmes trends en afwijkingen. Bij patronen volgt een waarschuwing. De uiteindelijke beslissing blijft bij de expert of apotheker. “We willen de mens in de loop houden”, zegt Völkers. “Het zijn uitlegbare dashboards waarmee beslissers sneller en veiliger kunnen handelen. Transparante modellen, dus geen black box-oplossingen, vormen de kern van dit systeem.”

Volgens hem zit de grootste winst in het verder naar voren halen van signalen. “De productie is al snel. Door tekorten eerder te zien, kunnen we sneller handelen én beleidsmakers meenemen. Zo voorkom je dat patiënten noodgedwongen moeten wisselen. Bovendien helpt het zorginstellingen, beleidsmakers en leveranciers om eerder in te grijpen op basis van diezelfde inzichten.”

Samenwerking in de keten Beiden benadrukken dat AI in de zorg vaak vooral wordt gekoppeld aan patiëntdata. “Daar ligt veel gevoeligheid en complexiteit”, zegt De Jong. “Wij laten zien dat er ook enorme kansen liggen in de logistieke keten. Door daar AI toe te passen, voorkom je tekorten zonder dat patiëntgegevens nodig zijn. Er zijn al mooie oplossingen aanwezig in de apotheek, maar die werken pas als het geneesmiddel ook daadwerkelijk beschikbaar is.”

De Jong ziet ruimte voor bredere samenwerking. “We beschikken over waardevolle informatie die ook verzekeraars, groothandels en brancheorganisaties kan helpen. Uiteindelijk gaat het om het gezamenlijke doel: patiënten niet de dupe laten worden van tekorten.”

Kansen en risico’s AI biedt kansen én risico’s. Daarom werkt Ceban met RepliKate, dat de kennis en expertise volledig in huis heeft, met principes als human-in-the-loop, regelmatige modelhertraining en volledige audit trails, zegt Völkers. “Voor ons is de samenwerking met RepliKate een strategische keuze: we kunnen direct de kracht van AI benutten zonder zelf deze expertise op te moeten bouwen. Daardoor werken we sneller en betrouwbaarder dan we alleen hadden gekund.”

“De hype rond generatieve AI suggereert dat alles met één prompt kan. In werkelijkheid gaat het om serieuze softwareontwikkeling, transparante algoritmes en strikte governance. Als je niet weet wat de uitkomst van een model is, moet je er in de zorg niet mee werken”, zegt Völkers. Hij ziet de implementatie van AI in de farmaceutische keten juist als een kans om regulering en innovatie te verenigen. “Dankzij de AVG en de nieuwe AI Act kan Europa een waardegedreven technologie ontwikkelen. Dat is geen rem, maar juist een versneller.”

Oproep tot actie De Jong formuleert het doel eenvoudig: “Ik droom ervan dat geen enkele patiënt in Nederland ooit zonder zijn of haar geneesmiddel komt te zitten. Door AI en data slim te gebruiken, kunnen we dat dichterbij brengen.”

Völkers vult aan: “Innovatie in de zorg is geen luxe meer, maar een noodzaak. We roepen beleidsmakers, farmaceuten en apothekers op om samen te werken – bijvoorbeeld door meldingsdata te delen, gezamenlijke tekortenanalyses op te zetten of aan te sluiten bij een pilot om voorspellingsmodellen te valideren. Alleen zo pakken we tekorten structureel aan en versterken we de zorgketen.”