Notulen, agenda's en lange documenten
Hier kom je in het domein waar Claude echt schittert: lange teksten. Een ruwe Teams-transcriptie, een mailthread van vijftien e-mails, een tien-pagina-richtlijn. Je leert hoe je daar bruikbare structuur uit haalt zonder zelf overal in te zitten.
Tijd: ~75 minuten. Werk bij voorkeur op een laptop, bij lange tekst is overzicht handig.
Les 3.1: Waarom Claude voor lange tekst (en wanneer ChatGPT ook prima is)
Doel: weten welke tool je opent zodra een document boven de twee A4'tjes uitkomt.
Het belangrijkste praktische verschil tussen de tools voor jouw werk: contextvenster. Dat is hoeveel tekst de chatbot in één keer kan “onthouden” tijdens jouw gesprek. Hele lange documenten samenvatten lukt het rustigst bij wie het grootste contextvenster heeft.
| Tool | Praktisch contextvenster | Wat past erin (ruw) |
|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | 1M tokens (lichtere lagen vaak 200K) | ~250 pagina's tekst, hele richtlijnen, lange transcripts |
| ChatGPT (GPT-5.6) | ~1M tokens | ~800 pagina's, vergelijkbaar met Claude |
| Gemini 3.1 Pro | 1M tokens (in werkflows; in chat 200K-1M afhankelijk van product) | Vergelijkbaar met Claude; in Workspace direct met je documenten te combineren |
Voor het secretariaat betekent dit: als je een lange Teams-transcriptie, een mailthread van 15 berichten of een hele richtlijn wilt samenvatten, is Claude vaak de rustigste route. Bij kortere stukken doen alle drie het prima.
Vragen bij les 3.1
1. Je krijgt een Teams-transcript van 80 minuten vergadering. Welke tool pak je in eerste instantie?
Les 3.2: Live: notulen uit ruw transcript
Doel: van rommelige transcriptie naar publicabele notulen in één iteratie.
Veel teamoverleg loopt nu via Teams of Zoom, met automatische transcripties die rommelig zijn (verkeerde sprekers, woorden door elkaar, “eh” en “mhm” overal). De grootste tijdwinst zit hier, mits je niet vergeet dat een transcript vaak geïdentificeerd materiaal bevat (sprekersnamen, eventueel patiëntdetails). Behandel een transcript daarom als oranje of rood tot je het schoongemaakt hebt.
Veilig oefenen
Gebruik voor deze oefening de fictieve transcriptie hieronder. Je echte transcripties verwerk je later in een door je ziekenhuis goedgekeurde omgeving, of na anonimiseren in een publieke chat, volgens lokaal beleid.
Live opdracht 3.2: Maak notulen van een MDO-fictie
Open Claude. Plak de hele prompt (inclusief de fictieve transcriptie). Krijg een nette notule terug.
Iteratie: als de eerste notule te formeel klinkt, vraag “Maak hem korter en directer, schrap volledige zinnen waar één regel volstaat.” Als hij actiehouders mist, vraag “Voeg de actiehouder expliciet toe achter elk besluit.”
Les 3.3: Vergaderagenda uit een lange mailthread
Doel: een mailwirwar omzetten in een agenda van één A4 met aansluitende beslispunten.
Heel klassiek: er is een week lang heen-en-weer gemaild over de voorbereiding van een overleg en je moet er een agenda van maken. Dit is precies het soort werk dat Claude (of ChatGPT) razendsnel uit handen neemt, mits jij goed structureert wat je terugkrijgt.
Live opdracht 3.3: Plak je eigen (geanonimiseerde) mailthread
Open Claude. Anonimiseer een eigen mailthread (vervang echte namen door “Collega A”, “Cardioloog 1”, etc.; vervang specifieke patiëntpunten door “Patiëntcasus X” of laat ze weg). Plak in onderstaand sjabloon.
Heb je geen eigen mailthread bij de hand? Vraag Claude eerst: “Verzin een fictieve mailthread van 8 berichten tussen drie cardiologen en de stafsecretaresse over de voorbereiding van een afdelingsoverleg.” Plak die output in een nieuwe chat en gebruik daar de bovenstaande prompt op.
Vragen bij les 3.3
2. Wat is de meerwaarde van een agenda met ‘te besluiten’, ‘ter info’ en ‘open vragen’ apart?
Les 3.4: Lange richtlijn op één A4 voor je arts
Doel: een 80-pagina ESC-richtlijn omzetten in een briefing van één A4.
Cardiologen lezen graag, maar één A4 met de hoofdlijnen vóórdat ze de hele richtlijn induiken is goud waard. Dit is iets dat jij als secretaresse kan voorbereiden met Claude (of in Workspace met Gemini). Het is een mooie service-stap.
Eerlijk is eerlijk: als stafsecretaresse hoef je dit misschien niet vaak te doen. Maar de vaardigheid die je hier oefent, een lang document (bijvoorbeeld een PDF) inladen en laten samenvatten met specifieke eisen, is een van de nuttigste AI-vaardigheden die er zijn. Precies dezelfde aanpak werkt voor een beleidsstuk, een reglement, een lang contract of een dik vergaderdossier.
Live opdracht 3.4: Eigen samenvattings-prompt voor richtlijnen
Open Claude. Pak een openbare ESC-richtlijn of een Nederlandse richtlijn (NHG, NVVC, NIV). Plak de eerste 20-50 pagina's tekst in een Claude-chat samen met deze prompt.
Belangrijk: jij maakt geen klinische samenvatting voor besluitvorming; je maakt een lees-prioritering voor je arts. De arts beslist zelf wat hij of zij overneemt. Module 5 gaat verder in op deze grens.
Les 3.5: Claude Projects: jouw eigen kennisbasis
Doel: weten dat je in Claude een “Project” kunt maken met een eigen knowledge base, en wanneer dat zin heeft.
In Claude bestaat een functie genaamd Projects. Daar kun je documenten in “ophangen” (PDF's, Word, txt) en daarna in elke chat binnen dat Project verwijst Claude automatisch naar die documenten. Voor een stafsecretariaat is dat een gamechanger:
- Project “Onze afdeling”: hang je interne afspraken erin (huisstijl, mail-toon, lijst met cardiologen + waarnemers, vaste agendapunten). Elke vraag binnen dit project “weet” al wie waarvoor staat.
- Project “Externe verwijzers”: een geanonimiseerde lijst van vaste verwijzers, hun voorkeuren, en welke casussen ze vaak indienen.
- Project “Beleid en richtlijnen”: verzamelde notities uit ICT, privacy en management. Vragen over “mag dit volgens beleid” krijg je sneller een passend antwoord op.
Belangrijke regel
Een Project is geen geheime ruimte. Wat je erin uploadt wordt door Claude verwerkt. Voor consumer-Claude: geen patiëntdata, geen vertrouwelijke personeelsbestanden, geen contracten. Voor Claude Enterprise via een licentie van je ziekenhuis: check met ICT wat wel mag. Voor jou nu: gebruik Projects voor algemene, niet-vertrouwelijke werkinformatie.
Live opdracht 3.5: Maak je eerste Claude-Project
Open Claude. Klik linksboven op “Projects” (of “Nieuw Project”). Maak een Project met de naam “Mijn stafsecretariaat”. Voeg in de instructies van het Project deze tekst toe:
Test: start een nieuwe chat binnen dit Project en typ één zin: “Schrijf een korte interne mail om beschikbaarheden te verzamelen voor het MDO over twee weken.” Voel hoeveel context Claude al heeft, jij hoeft maar één zin meer te zeggen.
Vraag bij les 3.5
Wat is het belangrijkste voordeel van Claude Projects voor het secretariaat?
Les 3.6: Research voor de afdeling: een mini-overzicht uit meerdere bronnen
Doel: vier of vijf bronnen omzetten naar een nette één-A4 die je arts of afdelingshoofd in vijf minuten kan lezen.
Cardiologen en afdelingshoofden vragen secretariaten geregeld om “eens uit te zoeken hoe het zit” met een onderwerp. Niet voor klinische besluitvorming, dat doen ze zelf, maar als oriëntatie voor een vergadering, een opleidingsmoment of een praktische vraag. Dit is een mooie service-stap die je met Claude (lange context) gemakkelijk doet.
Live opdracht 3.6: Mini-overzicht maken
Verzamel vier of vijf korte openbare teksten over één thema dat dicht bij jouw werk ligt. Twee leuke opties: (a) een openbaar ziekenhuis- of afdelingsprotocol (bijvoorbeeld rond onboarding, declaraties of vergaderstructuur) plus een paar bijbehorende informatiepagina's, of (b) het promotiereglement van de UvA plus een paar universitaire pagina's over promoveren, handig als een AIOS of cardioloog een promotietraject start en jij de praktische stappen op een rijtje wilt hebben. Plak ze in Claude. Voeg deze prompt toe:
Grens: jij maakt geen klinische conclusie en de cardioloog gebruikt het overzicht om zijn eigen lectuurplan te bepalen, niet om te beslissen. Op het overzicht zet je expliciet: “Mini-overzicht voor lees-prioritering, niet voor klinisch besluit.”
Vraag bij les 3.6
Wat is de juiste grens voor het secretariaat bij zo'n mini-overzicht voor de cardioloog of het afdelingshoofd?
Les 3.7: Hallucinaties herkennen bij lange tekst
Doel: een verzonnen detail er meteen uithalen voordat het in een notule belandt.
Bij lange tekst is er één risico dat groter is dan bij korte mail: AI verzint subtiel dingen bij. Een verzonnen actiehouder, een verzonnen pagina nummer, een fictieve naam die alleen in het samenvattend stuk staat maar niet in het origineel. Dit is hallucinatie.
De truc om het te voorkomen:
- Zet in je prompt expliciet: “Verzin niets bij. Bij twijfel schrijf je ‘niet vermeld’ of ‘onduidelijk’.”
- Lees het AI-resultaat met één vraag: “Komt dit ook letterlijk uit de bron?” Zo niet: vraag de AI om de bron-zin erbij te zetten.
- Voor actiehouders en deadlines: laat de AI tussen vierkante haken ‘[bron: tijdstempel ...]’ plaatsen. Bij twijfel zet hij dan ‘[bron: niet vermeld]’.
Vraag bij les 3.7
Wat is de beste verdediging tegen hallucinaties in je notulen?
Take-home van module 3
Lang → Claude
Bij >5 pagina's of een dik transcript is Claude vaak de rustigste route. ChatGPT/Gemini kunnen ook, maar Claude heeft het ruimste contextvenster.
Notulen-format
Datum / aanwezigen / besluiten + actiehouder + deadline / open vragen. Maakt je notulen direct bruikbaar.
Briefing voor je arts
Een één-A4 lees-prioritering uit een lange richtlijn is een gouden service-stap. Maar: geen klinisch advies.
Hallucinatie-guard
“Verzin niets bij. Bij twijfel ‘niet vermeld’.” Standaardregel in al je lange-tekst-prompts.
Projects bespaart herhaling
Claude Projects houdt context, toon en regels vast. Jij hoeft niet elke keer opnieuw uitleggen wie je bent en hoe jullie schrijven.
Research = lees-prioritering
Mini-overzicht van 4-5 bronnen voor je arts is een gouden service-stap. Disclaimer: lees-prioritering, geen klinisch advies.