Jeroen van der Laak, hoogleraar computationele pathologie aan het Radboud UMC, werkt 35 jaar aan Artificial Intelligence die microscopiebeelden analyseert en ziet hoe bewezen technologie toch niet gebruikt wordt. Het probleem is niet dat de AI niet werkt, maar dat de weg van onderzoeksresultaat naar klinische toepassing bezaaid ligt met regelgeving, firewalls en juridische contracten. Hij laat zien dat een betere AUC-score in een studie niemand overtuigt, maar dat "honderd onnodige operaties minder per jaar" dat wel doet.
Een Linux-server opzetten binnen een ziekenhuisfirewall kan technisch in een middag, maar duurt in de praktijk een half jaar. Morgen kun je voor je eigen AI-project de volledige implementatieketen in kaart brengen: technologie, validatie, IT-integratie en gebruikersacceptatie, want wie alleen naar de technologie kijkt, onderschat de werkelijke inspanning met een factor tien.
Onderwerpen
De kloof tussen bewezen AI-technologie en klinische toepassing in de pathologie
Digitalisering als voorwaarde voor AI-implementatie in medische laboratoria
Juridische en infrastructurele obstakels bij data-uitwisseling en integratie
Vertrouwen en menselijke controle als voorwaarde voor adoptie door patiënten en artsen
- Podcast: AIToday Live podcastProject: The catalyst in the digital transformation of pathology | BigpictureKaartspel: ChatGPTKaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie
Genoemde entiteiten: Radboud UMC - Big Picture
Stuur ons een bericht
AigencyAigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.
Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).
Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.
Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!