Het enthousiasme over de mogelijkheid van het toepassen van Artifical Intelligence (AI) in de zorg geeft in veel zorgorganisaties de ruimte om experimenten op te zetten en te starten met de ontwikkeling van oplossingen voor medische toepassingen.
Na de initiële investeringen om modellen te ontwikkelen zijn structurele inspanningen nodig om een model te implementeren en veilig te blijven gebruiken. Dit omdat het gat van een veilige experimenteer- of ontwikkelomgeving naar productie overbrugd moet worden én omdat de prestaties van het model continu gemonitord, bijgestuurd, geborgd en aantoonbaar gemaakt moet worden. Lifecycle management doet zijn intrede.
In aanvulling op de tool Handelingsruimte Waardevolle AI is vanuit de Nederlandse AI Coalitie werkgroep Gezondheid en Zorg een document ontwikkeld gericht op het in stand houden van de innovatie en dus over het continu en blijvend onderhouden van een oplossing.
Lees de samenvatting op de site van de Nederandse AI Coalitie.
Lees hier het uitgebreide document Lifecycle management van AI-modellen.
De plaat 'AI Lifecycle Management in de zorg' geeft een overzicht van de AI Lifecycle Management fases, de activiteiten aan en betrokkenheid van verschillende expertises die nodig zijn.
In gesprek met Chris Peters (klinisch fysicus, Jeroen Bosch Ziekenhuis), Daniël Tijink (MT-lid zorg, strategie en ethiek bij ECP) en Jeroen van Oostrum (partner, M&I/Partners) over AI-trust uit de AI-Routekaart.
Lees verderDe inzet van Artificial Intelligence kan een antwoord bieden op de uitdagingen in de gezondheidszorg. Zo moet de zorg kwalitatief hoogwaardig, toegankelijk en betaalbaar blijven. Veel ziekenhuizen staan aan de vooravond van de adoptie van AI-technologie. Wat zijn de best practices? Uit onderzoek van M&I/Partners blijkt dat zes dominante factoren het succes bepalen van een AI-implementatie.
Lees verder
