Zorgorganisaties maken zich op voor een uitdagend jaar. Deskundigen verwachten dat de operationele kosten in 2026 sterk zullen stijgen, door oplopende prijzen, druk op de toeleveringsketen en aanhoudende personeelstekorten. Van druk op de toeleveringsketen tot personeelstekorten, de financiële druk neemt toe. Maar dit is wat veel mensen over het hoofd zien: de machines die patiënten in leven houden, verouderen en traditionele onderhoudsmethoden putten de budgetten uit en brengen de veiligheid van patiënten in gevaar.
Een beademingsapparaat dat het tijdens een operatie begeeft. Een MRI-scanner die wekenlang stilstaat, wachtend op onderdelen. Een infuuspomp die tijdens kritieke zorg defect raakt. Dit zijn geen uitzonderingen, maar dagelijkse realiteit voor ziekenhuizen die werken met reactieve onderhoudsstrategieën. In 2026 kunnen organisaties in de gezondheidszorg het zich niet langer veroorloven om te wachten tot apparatuur kapot gaat. Er staat te veel op het spel en de marges zijn te klein.
Bij Ultimo zien we een andere toekomst: één waarin slim asset management niet alleen kosten drukt, maar ook bijdraagt aan veiligere patiëntenzorg. Hier zijn onze vijf voorspellingen over hoe asset management een revolutie teweeg zal brengen in de gezondheidszorg in 2026.
1: AI-gestuurde optimalisatie van medische apparatuur redt levens
TIn 2026 zullen vooroplopende zorgorganisaties AI inzetten om storingen te voorspellen voordat ze patiënten in gevaar brengen. Stel u voor dat uw onderhoudsteam al drie dagen van tevoren weet dat een chirurgische laser gaat haperen – of dat levensondersteunende systemen zelf afwijkingen melden nog vóór ze een risico vormen.
Dit is geen sciencefiction. Voorspellende onderhoudstechnologieën laten al opmerkelijke resultaten zien in verschillende bedrijfstakken. Onderzoek toont volgens McKinsey & Company aan dat ongeplande stilstand door voorspellend onderhoud tot wel 50% korter is dan bij een reactieve aanpak. In de gezondheidszorg, waar stilstand het verschil tussen leven en dood kan betekenen, zijn deze verbeteringen transformatief.
AI-systemen zullen realtime gebruiksgegevens gebruiken om onderhoud te plannen zonder klinische activiteiten te onderbreken. Realtime bewaking van beeldvormingsapparatuur, chirurgische instrumenten en levensondersteunende systemen biedt onmiddellijke voorspelling van storingen. Het belangrijkste is dat machine-learningmodellen zullen helpen om prioriteit te geven aan onderhoud aan apparatuur met de grootste impact op de gezondheid van patiënten.
Volgens Research Nester zal de markt voor voorspellend onderhoud naar verwachting groeien van $14,31 miljard in 2025 tot $28,24 miljard in 2026, met een jaarlijks groeipercentage van 30,5 procent tot 2035. Zorgaanbieders die nu investeren, zullen een concurrentievoordeel behalen op het gebied van zowel kostenbeheer als patiëntveiligheid.
2: Naleving van regelgeving wordt geautomatiseerd en waterdicht
Onderhoudsteams verliezen dagelijks kostbare tijd aan documentatie en rapportage. Tegen 2026 zal AI-ondersteunde nalevingscontrole deze lasten automatiseren en er tegelijkertijd voor zorgen dat de onderhoudsactiviteiten aan de strenge kwaliteitsnormen voor de gezondheidszorg voldoen.
Geautomatiseerde documentatie en rapportage voor de FDA (Food and Drug Administration), CE-markering (Europese conformiteit) en internationale regelgeving voor medische hulpmiddelen zullen de standaard worden. Slimme waarschuwingen voorkomen dat certificaten verlopen voordat een kritieke procedure is afgerond – de stress van last-minute hercertificering verdwijnt..
Volgens recente onderzoeken zegt tweederde van de organisaties al AI te hebben geïmplementeerd in hun asset managementpraktijken. Organisaties in de gezondheidszorg die achterlopen, riskeren niet alleen boetes door de regelgeving, maar ook een verminderde patiëntenzorg.
3: Verbonden gezondheidszorgecosystemen maken slimmere toewijzing van middelen mogelijk
Het zelfstandige ziekenhuis maakt plaats voor verbonden netwerken. Medische apparatuurgegevens zullen steeds meer geïntegreerd worden met de systemen van het ziekenhuis. Het delen van assets tussen faciliteiten en de coördinatie van onderhoud voor ziekenhuisnetwerken zal het gebruik van middelen in hele gezondheidssystemen optimaliseren.
Realtime gegevens over de beschikbaarheid van installaties maken een dynamische toewijzing van middelen mogelijk tijdens patiëntpieken of noodsituaties. Gestandaardiseerde onderhoudsprotocollen in wereldwijde zorgnetwerken zorgen voor een consistente zorgkwaliteit, ongeacht de locatie.
Naar verwachting zal de wereldwijde onderhoudsmarkt in 2026 $ 701,3 miljard waard zijn; een afspiegeling van deze transformatie. Organisaties in de gezondheidszorg die verbonden ecosystemen omarmen, zullen veel waarde uit deze groei halen.
4: Zorg op afstand vereist gedistribueerde informatie over assets
Telegeneeskunde en thuiszorg zijn niet langer aanvullend – ze vormen de kern van moderne zorgverlening. Tegen 2026 zal voorspellend onderhoud voor thuiszorgapparatuur en externe bewakingsapparatuur essentieel zijn.
AI-gestuurde diagnostiek voor medische apparaten bij patiënten thuis zal zorgen voor automatische inzet van technici voordat apparaten defect raken. Wereldwijde optimalisatie van de toeleveringsketen garandeert de beschikbaarheid van kritieke reserveonderdelen in alle zorgomgevingen. Ondersteuning op afstand en virtuele onderhoudsdiensten verminderen het aantal fysieke bezoeken drastisch.
5: Uniforme gegevens: De basis voor transformatie
Recente schattingen laten zien dat bijna een derde van alle wereldwijde data uit de gezondheidszorg komt. Toch werken veel HTM-teams nog steeds met gefragmenteerde systemen die slechts een deel van het beeld tonen
HTM-teams werken vaak met een wirwar van systemen – voor assets, werkorders, naleving, inventaris en leveranciers – zonder één centrale bron van waarheid. Wanneer een MRI-machine ondermaats presteert, verspillen technici uren met het vergelijken van systemen om te begrijpen of het een onderhoudsprobleem, een probleem met onderdelen, een nalevingsachterstand of een trainingsbehoefte voor de operator is.
Een modern EAM-systeem (Enterprise Asset Management) lost deze uitdaging op door als een centraal punt te dienen dat alle gegevensbronnen integreert. Via robuuste API-verbindingen en gestandaardiseerde gegevensprotocollen haalt het EAM-platform informatie uit verschillende systemen naar één uniforme interface. Onderhoudsteams krijgen een volledig overzicht: geschiedenis van assets, realtime prestatiecijfers, nalevingsstatus, onderdelenvoorraad, leveranciersinformatie en voorspellende analyses, allemaal op één plek.
Deze integratie zet reactieve chaos om in proactieve strategie. Als alle gegevens door een centraal EAM-systeem lopen, kunnen AI- en machine-learningmodellen patronen identificeren die onzichtbaar zijn in geïsoleerde systemen. Dit leidt tot slimmere onderhoudsbeslissingen, lagere kosten en vooral veiligere patiëntenzorg.
Uw reis begint nu
De transformatie die ik beschrijf is niet aanstaande. Hij is al gaande. Organisaties in de gezondheidszorg die in 2026 intelligent onderhoud van assets omarmen, zullen floreren. Degenen die vasthouden aan reactieve benaderingen zullen het moelijk gaan krijgen door de stijgende kosten en toenemende risico's.
Elke organisatie in de gezondheidszorg werkt aan haar eigen traject naar een meer volwassen asset managementproces. Waar u zich bevindt in dat traject is belangrijk. Daarom zijn wij ervan overtuigd dat elke zorgverlener zijn voortgang in kaart moet brengen met behulp van het Ultimo EAM Groeimodel.
Wacht niet tot een storing verandering afdwingt. Ontdek vandaag nog hoe u met Ultimo voorspellend onderhoud inzet voor veiligere, slimmere zorg. Wij helpen u uw huidige positie te bepalen, uw weg vooruit uit te stippelen en uw voorbereiding op het zorglandschap van 2026 te benchmarken.
Transformeer van reactief naar intelligent. Bouw een onderhoudsorganisatie die betrouwbaarheid, naleving en patiëntveiligheid stimuleert in de moderne gezondheidszorg.
