AI Lifecycle Management in de zorg


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.



Terug naar het overzicht

Wilt u aan de slag met succesvolle AI-implementatie binnen uw organisatie?

Ga naar de AI-Routekaart

Gerelateerde publicaties

De uitbraak van Covid-19 stelt de capaciteit van ons zorgstelsel op de proef. Ook zorgt deze situatie dat AI-initiatieven in een stroomversnelling raken. Wat betekent dit voor de rol van radiologen en hoe worden AI-initiatieven naar de klinische praktijk gebracht? Erik Ranschaert, MD, PhD van het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis en Chris Peters van het Jeroen Bosch Ziekenhuis deelden hun ervaringen tijdens het webinar 'AI in de radiologie'. Laat uw gegevens achter en krijg toegang tot het webinar 'AI in de radiologie'.

Lees verder