Praktijkleren met AI in Zorg
Inleiding AI-leren
AI-leren, ook wel bekend als machinaal leren of machine learning, omvat de verschillende functies die bijdragen aan het vermogen van een AI-systeem om zelfstandig te leren en zich te verbeteren op basis van praktijkervaring. Hierna zijn de belangrijkste functies van AI-leren kort en bondig uitgewerkt als inleiding op Praktijk-AI. Met als inzet van daaruit te komen tot Praktijkleren met AI in Zorg (verder PAIZ).
Functies AI-leren
1. Gegevens en Voorbewerking: AI-leren begint met het verzamelen en voorbewerking van praktijkrelevante gegevens. Deze gegevens moeten vaak worden voorbewerkt om ervoor te zorgen dat ze schoon, consistent en relevant zijn voor het probleem, de kwestie en/of het vraagstuk dat moet worden opgelost. Dit kan het opschonen van relevante gegevens, normalisatie, het verwijderen van ontbrekende praktijkwaarden en het transformeren van praktijkgegevens omvatten.
2. Modeltraining: Het trainen van een AI-model houdt in dat een algoritme patronen leert uit de voorbewerkte gegevens. Het AI-model past zijn parameters aan op basis van de beschikbare praktijkgegevens om een voorspelling of beslissing te kunnen maken. Dit is een iteratief proces waarbij het AI-model continu wordt verbeterd om de nauwkeurigheid te verhogen.
3. Functie-extractie: Dit houdt in dat de belangrijkste kenmerken of eigenschappen uit de praktijkgegevens worden geïdentificeerd en geselecteerd, zodat het AI-model zich kan concentreren op de meest relevante informatie. Functie-extractie kan handmatig gebeuren of automatisch door het algoritme.
4. Evaluatie en Validatie: Na het trainen van het AI-model moet het worden geëvalueerd om te bepalen hoe goed het presteert. Dit gebeurt vaak met behulp van een aparte set praktijkgegevens die niet zijn gebruikt tijdens de training, om overfitting te voorkomen en om de generalisatie van het AI-model te testen.
5. Voorspelling en Inzet: Een getraind en gevalideerd AI-model kan worden ingezet om voorspellingen of beslissingen te maken op basis van nieuwe praktijkgegevens. Dit is het moment waarop het AI-model daadwerkelijk wordt gebruikt in de praktijk, bijvoorbeeld in apps, diensten of systemen.
6. Feedback en Optimalisatie: AI-leren is een continu proces waarbij feedback wordt gebruikt om het AI-model verder te optimaliseren. Het AI-model leert van fouten of onnauwkeurige voorspellingen door zijn parameters aan te passen, zodat de prestaties na verloop van tijd verbeteren.
7. Bijscholing en Update: Naarmate nieuwe gegevens beschikbaar komen of de omstandigheden veranderen, moet het AI-model mogelijk opnieuw worden getraind of aangepast. Dit proces staat bekend als bijscholing of modelupdate, en het zorgt ervoor dat het AI-model relevant blijft en goed presteert.
8. Automatische Besluitvorming: Een van de belangrijkste functies van AI-leren is het vermogen om automatische beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst, gebaseerd op de getrainde patronen en inzichten uit de praktijkgegevens.
Door deze functies kan AI-leren complexe patronen herkennen, voorspellingen doen, beslissingen nemen en zichzelf blijven verbeteren naarmate er meer praktijkgegevens beschikbaar komen. Het maakt AI-systemen krachtig en adaptief in een breed scala aan toepassingen, van spraakherkenning, beeldverwerking en autonome voertuigen tot aanbevelingssystemen.
Praktijkvoorbeelden
AI-leren en Verpleging/Verzorging
Tenslotte
Met PAIZ AI is een geïntegreerde AI-oplossing in Zorg beschikbaar waarmee PRAKTIJKLEREN met AI-leren in Zorg op een professionele vorm en inhoud krijgt. PAIZ AI kent een zestal AI-functies die per AI-functie hierna verder wordt beschreven en uitgewerkt.
Bronvermelding afbeeldingen: (c) ZorgPraktijkAcademie
