AI Cares: Conversationele AI assistentie in welzijn en geestelijke gezondheidszorg

Wat kan AI betekenen voor welzijn en geestelijke gezondheidszorg? In AI-CARES ontwikkelden en testten onderzoekers samen met meer dan 50 organisaties zes chatbotprototypes. Ontdek wat mogelijk is, welke technieken de kwaliteit verbeteren en waar de grenzen liggen. Met praktische tools, gidsen en inzichten om als organisatie verantwoord met een chatbot aan de slag te gaan.

Onderzoeksthema: Mens, samenleving en digitalisering

Interessegebied: Mens en Samenleving

Looptijd: 1/10/2024 - 31/03/2027

Financieringsvorm: VLAIO

Wil je weten hoe AI en chatbots een meerwaarde kunnen bieden voor welzijn en zorg? Deze uitgebreide praktijkgids neemt je mee in de mogelijkheden, kansen en risico’s van conversationele AI en toont hoe je er als organisatie verantwoord mee aan de slag kunt gaan. Je leert hoe je AI veilig en kwaliteitsvol inzet, een gedragen AI-beleid ontwikkelt en een eigen chatbot bouwt. Geen technisch handboek, maar een praktische gids vol inzichten, checklists en voorbeelden uit het werkveld.

Bekijk de praktijkgids

In het kort

De inzet van artificiële intelligentie (AI) biedt veel potentieel voor digitale hulp- en dienstverlening, maar de uitdagingen lijken even groot. Kwalitatief, ethisch en veilig gebruik van conversationele AI is namelijk essentieel wanneer het om bijzonder gevoelige aspecten uit ons leven gaat, zoals welzijn en geestelijke gezondheid. We testten daarom uit hoe we een AI chatbot de toegankelijkheid en kwaliteit van digitale hulp- en dienstverlening in welzijn en geestelijke gezondheidszorg in Vlaanderen op een veilige en ethische manier kunnen verhogen.

De nood en relevantie

Chatbots, een goed idee?

AI en chatbots vinden steeds meer hun weg naar welzijn en geestelijke gezondheidszorg. Maar werkt een algemene AI-chatbot ook goed genoeg wanneer gesprekken gaan over hulpvragen, welzijn of mentale gezondheid? En wat gebeurt er wanneer we zo'n taalmodel gericht trainen, betrouwbare kennis meegeven of duidelijke instructies en grenzen opleggen?

In het VLAIO-TETRA-project AI-CARES onderzochten Arteveldehogeschool, Thomas More-hogeschool en Universiteit Gent dit samen met meer dan 50 organisaties en bedrijven uit welzijn, geestelijke gezondheidszorg en technologie. We ontwikkelden en testten verschillende chatbotprototypes en onderzochten welke technieken de kwaliteit van chatbots kunnen verbeteren.

Het resultaat is geen kant-en-klare chatbot voor de hele sector, maar een reeks concrete prototypes, praktijkervaringen en handvatten die tonen wat vandaag al mogelijk is — én waar voorzichtigheid nodig blijft.

Van aanpak tot impact

Waarvoor kunnen chatbots in welzijn en zorg worden ingezet?

AI-chatbots kunnen beter worden afgestemd op de context van welzijn en geestelijke gezondheidszorg. Door taalmodellen gerichte instructies te geven, ze toegang te geven tot betrouwbare kennisbronnen of ze verder te trainen op relevante voorbeeldgesprekken, worden antwoorden beter afgestemd op de specifieke context en opdracht.

Maar de belangrijkste conclusie is dat niet de technologie, maar vooral sociale organisaties zelf aan zet zijn om te bepalen of AI een meerwaarde kan bieden. Welke oplossing op maat willen zij? Op welke vraag is een chatbot het mogelijke antwoord?

Een chatbot autonoom laten communiceren met hulpzoekers over gevoelige thema's stelt zeer hoge eisen aan betrouwbaarheid, veiligheid, privacy en kwaliteitsbewaking. Dit lijkt (nog?) niet aan de orde. Andere opties liggen er vandaag duidelijker kansen: professionals ondersteunen, gesprekken voorbereiden, informatie structureren of medewerkers en vrijwilligers laten oefenen met gespreksvaardigheden.

AI-CARES toont vooral dat de vraag niet is of je nu meteen zelf een chatbot zou moeten bouwen, maar wel voor welke taak AI geschikt zou kunnen zijn, welke kwaliteit wordt verwacht en welke organisatorische randvoorwaarden daarbij vervuld moeten worden. 

Praktijkgids voor verantwoord professioneel gebruik van chatbots

Aan de slag met AI en chatbots in welzijn en zorg?
Ontdek hoe je conversationele AI verantwoord inzet in je organisatie. Met praktische inzichten, checklists en voorbeelden leer je AI veilig gebruiken, een AI-beleid ontwikkelen en een eigen chatbot bouwen.

Bekijk de praktijkgids

Zelf aan de slag met AI-chatbots

We onderzochten verschillende toepassingen van AI in welzijn en hulpverlening:

Toegankelijke informatie voor jongeren (WatWat)
Ethische keuzes in chatbotantwoorden (Triple-chatbot)
Oefenen met AI-feedback voor professionals (OHUP Training Chatbot)
Voorbereiden van een hulpvraag (JAC Intake Chatbot)
Finetuning van taalmodellen op hulpverleningsgesprekken (CLB Finetuned Chatbot)
Matchen van hulpvragen en aanbod (BloomUp Matching)

Oordeel voor jezelf en ga ermee aan de slag!

Ontdek de chatbot

Dossier ‘AI in welzijn en zorg’

Samen met SAM vzw vertaalden we de ervaringen uit AI CARES ook naar een praktijkgericht dossier over AI in welzijn en zorg. Dit dossier helpt professionals en organisaties om kritisch en verantwoord met generatieve AI om te gaan. Je vindt er informatie over onder meer prompting, persoonsgegevens en privacy, kansen en risico's, professionele afwegingen en het ontwikkelen van een organisatiebreed AI-kader.

Ontdek het dossier

Lees het SAM-rapport

Expertinterview over kansen en risico's van AI in de hulpverlening

In een Sociaal.net interview over AI in welzijn en zorg geeft onderzoeker Tim Vanhove aan welk maatschappelijk debat over AI in welzijn en zorg op ons afkomt: zeggen we vlakaf neen, of gaan we met de grote bedrijven in gesprek om de chatbots beter te maken?

Lees het interview

Aftoetsingsinstrument kwaliteit van chatbots

Hoe beoordeel je of een AI-chatbot betrouwbaar en veilig inzetbaar is? Het Aftoetsingsinstrument AI-chatbots, gebaseerd op het kwaliteitskader digitale zorg, hulpverlening en ondersteuning van het Vlaams Departement Zorg, helpt organisaties om chatbots kritisch te evalueren. Het brengt risico's en blinde vlekken in kaart vanuit drie perspectieven: technologie, organisatie en professional. De resultaten worden automatisch berekend en vormen een sterke basis voor gesprekken over kwaliteit. Ideaal bij de ontwikkeling, aankoop, implementatie of evaluatie van een chatbot.

Aftoetsingsinstrument in

AI Data readiness checklist

Een sterk AI-project begint niet bij technologie, maar bij de juiste vragen. De AI Data Readiness Checklist helpt organisaties om hun paraatheid voor verantwoord datagebruik in kaart te brengen. De checklist behandelt vijf thema’s: rollen en verantwoordelijkheden, datakwaliteit, juridische voorwaarden, anonimisering en pseudonimisering, en het delen van data met externe partners. Als laagdrempelig startpunt helpt ze blinde vlekken te identificeren en de volgende stappen naar verantwoord AI-gebruik te bepalen.

Vul de checklist in

Voorbeeld van een Data Transfer Agreement (DTA)

Wil je gegevens delen met een kennisinstelling of AI-ontwikkelaar? Dan moeten nogal wat zaken vooraf helder worden vastgelegd. Dit voorbeeld van een Data Transfer Agreement laat zien welke afspraken daarbij aan bod kunnen komen. Het bevat algemene voorwaarden, een technische bijlage en bijzondere bepalingen over de verwerking en bescherming van persoonsgegevens. Gebruik het als inspiratie en bespreek samen met je DPO of jurist welke bepalingen voor jouw samenwerking nodig zijn. Zo wordt verantwoord datadelen geen sprong in het onbekende, maar een zorgvuldig voorbereid partnerschap.

Bekijk een voorbeeld van een Data Transfer Agreement

Technische tips voor je chatbotontwikkelaar

Bouw je een eigen chatbot? Hier enkele technische tips (in het Engels). Veiligheid moet vanaf het ontwerp technisch worden ingebouwd, met een duidelijke scheiding tussen front- en back-end, veilige opslag en versleuteling, controles voor en na elk AI-antwoord en uitgebreide logging. Zo kunnen misbruik, datalekken en ongewenste antwoorden beter worden voorkomen en opgevolgd.

View technical tips (pdf in english)

Webinar: Do Trained Chatbots Have a Place in Social Work?

Op 6 oktober 2026 werden de chatbots tijdens een Engelstalige webinar met meer dan 50 deelnemers van de Special Interest Group Social Work Research on Digitalisation and Technology van de European Social Work Research Association (ESWRA) gepresenteerd.

Lees meer