De 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 verderDit 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
Bestanden
Terug naar het overzicht
Gerelateerde publicaties
Deskundigen verwachten dat machines binnen nu en tien jaar het menselijk brein zullen evenaren en misschien zelf overtreffen. Dat brengt veel moois in de zorg. Nieuwe toepassingen van Artificial Intelligence stellen ons dus voor morele dilemma’s.
Lees verder