Player Readiness: van reageren naar voorspellen met slimme inzichten uit data
- feb 5, 2026
- 4 minuten leestijd
“De echte stap vooruit is niet beter meten wat er is gebeurd, maar eerder zien wat eraan komt.” Met die observatie zette Laurens Pronk, business development manager bij Philips, de toon tijdens het Player Readiness event dat Philips samen met PSV hield.
- Van reactief naar voorspellend: met AI en data van wearables kan overbelasting en signalen van ziekten eerder worden herkend
- Ondersteuning, geen vervanging: algoritmes leveren inzichten, maar medische professionals blijven verantwoordelijk voor interpretatie en besluitvorming.
- Brede toepasbaarheid: wat werkt in topsport is ook relevant voor bijvoorbeeld defensie en zorg.
In het Philips Stadion gingen vertegenwoordigers uit zorg, defensie, overheid en kennisinstellingen met elkaar in gesprek over de rol van AI bij het versterken van gezondheid, veiligheid en inzetbaarheid van mensen in veeleisende werkomgevingen.
Het doel van de avond was helder: laten zien hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan betere besluitvorming rond gezondheid en inzetbaarheid. Niet door mensen te vervangen, maar door professionals eerder en beter te ondersteunen. Het onlangs gestartte Player Readiness project van Philips en PSV diende daarbij als concreet voorbeeld.
Van reactief naar voorspellend
In zijn presentatie schetste Laurens de bredere context. “In veel domeinen leveren we zorg of ondersteuning pas als er klachten zijn”, legde hij uit. “Met voorspellende kunstmatige intelligentie ontstaat de mogelijkheid om eerder signalen te herkennen en daar tijdig op te handelen.”
Het algoritme binnen het Player Readiness project analyseert data uit wearables om subtiele veranderingen in het lichaam zichtbaar te maken. Daarbij gaat het niet om één losse waarde, maar om patronen en trends in samenhang. Binnen het project wordt gewerkt met drie typen algoritmes: Wellness, gericht op vroegtijdige signaleren van ’ziekte (mogelijke luchtweginfecties), Recovery, dat inzicht geeft in herstelvermogen, en Readiness, dat laat zien hoe fit iemand is om te presteren.
Oorsprong in het militaire domein
De technologie achter Player Readiness komt niet uit de sport. De basis ligt in het RATE-algoritme, dat Philips eerder ontwikkelde met het Amerikaanse leger. Op basis van wearable data kan dit algoritme indicaties geven van luchtweginfecties tot 48 uur vóór het optreden van symptomen, en in sommige gevallen zelfs eerder. In de Verenigde Staten wordt deze technologie al op schaal toegepast bij duizenden militairen. Deze beroepsgroep valt, net als voetballers van PSV en chirurgen in een ziekenhuis, in de ‘high-perfomance groups’, waardoor de stap van het leger naar andere domeinen mogelijk is.
De potentie van deze innovatie reikt verder dan het monitoren van high-performance groups, maar een vorm van predictive analytics wordt ook al toegepast in de zorg voor het op afstand monitoren van patiënten. Het bijzondere aan deze aanpak is dat innovaties die met investeringen uit defensie zijn ontwikkeld, in de sport worden getest en verbeterd, en vervolgens ook in de zorg kunnen worden gebruikt.
Tijdens het event werd ook duidelijk hoe inzichten op meerdere niveaus kunnen worden ingezet. Op organisatieniveau om trends en risico’s op grotere schaal te herkennen. Op teamniveau om inzetbaarheid te beoordelen (zoals team readiness). En op individueel niveau om afwijkingen tijdig te signaleren. Daarbij werd steeds benadrukt dat het algoritme geen medische beslissingen neemt. De interpretatie en het nemen van vervolgstappen blijft altijd bij medische professionals.
De toepassing bij PSV
Voor PSV is Player Readiness een aanvulling op bestaande werkwijzen. Ruud van Elk, sportwetenschapper bij PSV, lichtte toe hoe de club met de inzichten werkt. “We kijken nooit naar één bron”, gaf hij aan. “Data uit wearables combineren we met biomarkers, observaties en gesprekken. Iedere ochtend bespreken we dat met de staf, zodat we betere beslissingen kunnen nemen.”
De waarde zit volgens Van Elk vooral in het eerder herkennen van signalen. “De sport wordt steeds intensiever en het programma steeds voller. De ruimte om harder te trainen is beperkt. De winst zit in beter begrijpen wanneer iemand richting overbelasting gaat en wanneer niet.” Hij benadrukte dat het geen exacte wetenschap is. “Het is geen wiskunde. Het gaat om het totaalbeeld en om het maken van betere afwegingen.”
Vertrouwen, adoptie en ethiek
Tijdens de paneldiscussie was er veel aandacht voor de menselijke kant van data en AI. Van Elk beschreef hoe spelers verschillend reageren op het delen van data. Van direct enthousiast tot terughoudend, of afhankelijk van duidelijke voorwaarden. “Transparantie over wie de data ziet en hoe deze wordt gebruikt, is daarbij cruciaal”, zegt hij.
Ook ethische en juridische vragen kwamen aan bod. Wie is eigenaar van gezondheidsdata? Wat mag wel en niet binnen bestaande wet- en regelgeving? De conclusie uit de zaal was dat technologische ontwikkelingen sneller gaan dan regelgeving. Dat vraagt om zorgvuldige interpretatie, samenwerking en soms experimenteerruimte, bijvoorbeeld in gecontroleerde proeftuinen.
Breder dan sport alleen
De avond ging nadrukkelijk over meer dan topsport, het ging ook vooral over de kracht van samenwerken. De toepasbaarheid werd besproken voor defensie, zorg en andere omgevingen waar mensen onder hoge druk moeten presteren, zoals brandweer en industrie. Volgens Laurens zit de kracht juist in die samenwerking met partners. “Je kunt technologie bedenken, maar zonder partners die het in de praktijk toepassen, blijft het theoretisch. Het werkt alleen als je het samen doet.”
Van speeltje naar waarde
De belangrijkste conclusie van de avond was duidelijk: AI krijgt pas echte waarde wanneer technologie, medische expertise en context samenkomen. Zonder integratie en samenwerking blijft het een los hulpmiddel. Met de juiste partners kan AI bijdragen aan beter onderbouwde keuzes, meer voorspelbaarheid en uiteindelijk duurzamere inzetbaarheid van mensen.
“Dit project van Philips en PSV laat zien hoe inzichten uit een topprestatie omgeving kunnen dienen als brug naar bredere toepassingen, zoals defensie of de zorg”, zegt Laurens. “Niet als eindpunt, maar als leeromgeving voor wat er mogelijk is wanneer innovatie, praktijk en verantwoordelijkheid samenkomen.”
