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

AI in de zorg roept vaak beelden op van ingewikkelde technologie en toekomstige vergezichten. Maar de realiteit is: het is er al. Toch zien we in de praktijk dat veel zorgorganisaties nog twijfelen of afwachten. Niet omdat ze niet willen, maar omdat ze denken dat het iets groots moet zijn. Terwijl juist de kleine, slimme toepassingen het verschil maken. Welke kansen laat je liggen als je AI nog niet inzet in de dagelijkse praktijk binnen jouw organisatie?

Lees verder

Medische beeldvorming brengt met steeds geavanceerdere technieken het lichaam van de patiënt in kaart. Het is essentieel voor medisch specialisten tijdens diagnosevorming. Een analyse naar de stappen voor volwassen ziekenhuisbreed beeldmanagement. Na het ziekenhuisbreed beschikbaar maken van beelden, liggen er nog veel uitdagingen in het verschiet op het gebied van ordermanagement, artificial intelligence, patiëntparticipatie en Informatie-uitwisseling.

Lees verder