AI en gepersonaliseerde voetzorg bij Loopfit-Fahner: wat betekent dat voor uw voeten?

Artificial Intelligence (AI) klinkt voor velen futuristisch, maar ook binnen de podologie wordt deze technologie steeds vaker ingezet. Bij Loopfit-Fahner volgen wij deze technologische ontwikkelingen op de voet om onze zorg zo persoonlijk en effectief mogelijk te maken. Recente wetenschappelijke ontwikkelingen laten zien dat AI kan bijdragen aan nauwkeurigere diagnoses, beter passende behandelingen en effectievere preventie van voetklachten. In deze blog van Loopfit-Fahner, specialist in podologische zorg, leggen we op een begrijpelijke manier uit wat AI is, hoe het wordt toegepast in de voetzorg en wat dit concreet voor u kan betekenen.

Wat verstaan we onder AI in de voetzorg?

AI is een verzamelnaam voor technologieën die patronen herkennen in grote hoeveelheden data en daarvan leren. In de podologie gaat het bijvoorbeeld om:

• Analyse van gang- en houdingsgegevens
• Metingen van drukverdeling onder de voet
• Vergelijking van voetvormen, klachten en behandelresultaten

Door deze gegevens te combineren, kan AI helpen om behandelkeuzes steeds beter af te stemmen op het individu.

Van standaardoplossing naar maatwerk

Traditioneel worden voetklachten beoordeeld op basis van klinisch onderzoek, ervaring en richtlijnen. Dat blijft belangrijk, maar AI kan dit versterken.

Hoe?

• AI-modellen kunnen duizenden gangpatronen met elkaar vergelijken.
• Ze herkennen subtiele afwijkingen die met het blote oog soms lastig te zien zijn.
• Op basis van vergelijkbare profielen kan een meer gepersonaliseerde voorspelling worden gedaan over welke behandeling waarschijnlijk het beste werkt.

Dit ondersteunt de podoloog bij het kiezen van bijvoorbeeld:

• Het type zool of correctie
• De mate van ondersteuning of demping
• Preventieve maatregelen om klachten te voorkomen

Slimme technologieën in de praktijk

De toepassing van AI gebeurt vaak in combinatie met nieuwe meetinstrumenten:

Slimme drukplaten en sensoren

Deze meten nauwkeurig hoe de belasting onder de voet verdeeld is tijdens staan en lopen. AI analyseert deze data en herkent patronen die samenhangen met klachten zoals hielspoor, voorvoetpijn of overbelasting.

Draagbare sensoren en apps

In onderzoek wordt steeds vaker gekeken naar sensoren in schoenen of zolen die het looppatroon over langere tijd volgen. AI kan trends signaleren, zoals een geleidelijke toename van belasting, nog vóórdat klachten ontstaan.

Wat betekent dit voor mensen met een verhoogd risico?

Vooral bij mensen met diabetes, reuma of oudere patiënten is gepersonaliseerde voetzorg extra belangrijk. AI kan helpen bij:

• Vroegtijdige herkenning van risicovolle drukpunten
• Betere inschatting van het risico op wondjes of overbelasting
• Ondersteuning bij preventieve controles

Dit sluit aan bij de groeiende focus in de zorg op voorkomen in plaats van genezen.

Blijft de podoloog nog wel nodig?

Zeker. AI neemt het werk van de podoloog niet over, maar ondersteunt het klinisch inzicht. De interpretatie van klachten, het lichamelijk onderzoek en het persoonlijke contact blijven essentieel.

Zie AI vooral als een extra hulpmiddel:Technologie die helpt om nog gerichter en persoonlijker zorg te leveren.

Conclusie

AI speelt een steeds grotere rol in de ontwikkeling van gepersonaliseerde voetzorg. Door slimme data-analyse kunnen behandelingen beter worden afgestemd op de unieke kenmerken van elke voet en elke patiënt. Dit betekent:

• Meer maatwerk
• Betere preventie
• In de toekomst mogelijk sneller en effectiever herstel

Bij Loopfit-Fahner volgen wij deze ontwikkelingen op de voet, zodat we wetenschappelijke inzichten kunnen blijven vertalen naar persoonlijke voetzorg die bij ú past.

Heeft u vragen over uw looppatroon of wilt u weten welke behandeling het beste bij u past? Neem gerust contact met ons op voor persoonlijk advies.

Bronnen:

Ai & diabetic foot prevention en monitoring
Alhewiti A. Advances in Diabetic Foot Prevention and Care: The Expanding Role of Smart Technology and Artificial Intelligence. Vascular and Endovascular Review (2025). Dit overzicht beschrijft de rol van AI en wearables bij vroege detectie en preventie van diabetische voetproblemen.

Machine learning & intelligent inlegzolen
An intelligent insole system with personalised digital feedback reduces foot pressures during daily life: een 18-maanden RCT die laat zien dat gepersonaliseerde feedback via sensoren hielp de voetbelasting te verminderen bij risicopatiënten.

Plantar pressure & ML gait analysis
Li et al. Identifying changes in dynamic plantar pressure associated with knee osteoarthritis based on machine learning and wearable devices. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (2024). Toont toepassing van machine learning bij analyse van dynamische voetdruk.

AI in diabetische voetzorg: diagnose en prognose
Artificial Intelligence and Machine Learning in Diabetic Foot Ulcer Care: Advances in Diagnosis, Treatment, Prognosis… PubMed (2025) – review over AI-gebruik in detectie, risicostratificatie en prognose van diabetische voetulcera.

Plantar pressure & ML classificatie diabetes vs. gezonde voeten
Agrawal et al. Smart insole-based plantar pressure analysis… Technologies (2024) – toepassing van machine learning voor classificatie van diabetische versus gezonde voeten op basis van drukpatronen.

AI-based image analysis voor screening
Artificial Intelligence for Diabetic Foot Screening Based on Digital Image Analysis: A Systematic Review. PubMed (2025) – review die de rol van AI-beeldanalyse bij vroege screening van diabetische voetcomplicaties belicht.

Afbeeldingen Google