Lifecycle Management van AI-modellen


Dit artikel gaat in op Lifecycle Management van AI-modellen, op de betrokken stakeholders, de activiteiten en uitdagingen die daarbij komen kijken en gaat dieper in op configuratiebeheer van AI-modellen, monitoring, responsible AI en governance.

Lifecycle Management van AI-modellen

Inhoudsopgave

Lifecycle Management & AI
Stakeholders AI
De AI lifecycle.

Uitdagingen bij AI Lifecycle Management

AI Lifecycle Management in de zorg
Eisen bij zelf ontwikkelen van een AI-oplossing
AI impact assessment

Configuratiebeheer van AI-modellen
Configuratie managementgegevens
Configuratie managementtooling: DSML-platformen

Monitoring and feedback
Modeldrift
Identificeren van modeldrift
Best practices voor monitoren van modellen

Responsible AI en kwaliteitseisen
Responsible AI
Kwaliteitseisen

Governance en verantwoordelijkheden
Governance stappen 



Terug naar het overzicht

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

Ga naar de AI-Routekaart

Gerelateerde publicaties

Ziekenhuizen verwachten veel van AI, maar resultaten blijven achter: kostenbesparing ontbreekt, inzet is vaak kleinschalig en AI‑readiness kent nog grote knelpunten. Lees de resultaten in de AI Monitor Ziekenhuizen 2026.

Lees verder

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 verder