Op woensdag 6 november 2024 verdedigt D.G.M.M. van de Sande het proefschrift met de titel: Geavanceerde analyse ter verbetering van intensieve zorg: van bytes naar het bed van de patiënt
- Promotor
- Co-promotor
- Co-promotor
- Datum
- woensdag 6 nov 2024, 13:00 - 14:30
- Type
- Promotie
- Ruimte
- Professor Andries Querido zaal
- Gebouw
- Onderwijscentrum
- Locatie
- Erasmus MC
- Meer informatie
De openbare verdediging zal exact om 13.00 uur beginnen. De deuren zijn gesloten zodra de openbare verdediging start, laatkomers kunnen via de vierde verdieping toegang krijgen tot de zaal. Gezien het plechtige karakter van de bijeenkomst zijn kinderen onder de leeftijd van 6 jaar niet toegestaan tijdens het eerste gedeelte van de ceremonie.
Er is aan kandidaat een livestreamlink verstrekt.
Hieronder volgt een korte samenvatting van het proefschrift:
Onderzoek naar kunstmatige intelligentie (Engels: Artificial Intelligence,
afgekort als ‘AI’) voor gezondheidszorg is explosief toegenomen, met name
op de intensive care, maar toch bevindt het merendeel van de studies zich
nog in de ontwikkelings- en prototypingfasen, met beperkte impact op
patiëntenzorg. Om AI van waarde te laten zijn in de klinische praktijk, is
educatie van zorgprofessionals over het gebruik ervan nodig cruciaal.
Daarnaast is een gestructureerd proces nodig voor ontwikkeling en
implementatie, waaraan ethische ontwerpeisen gesteld dienen te worden.
Bovendien zijn interdisciplinaire samenwerkingen van belang om het veilig
en verantwoorde gebruik van AI in de kliniek te waarborgen. De DESIRE studie
toont de potentie van AI aan bij het voorspellen van veilig ontslag uit
het ziekenhuis na grote operaties. Dit studie laat zien dat het model
consistent presteert in diverse type ziekenhuizen en dat de implementatie
van het systeem in de klinische praktijk zowel klinisch als technisch haalbaar
is. Ondanks dat een model statistisch goed presteert is testen in operationele
klinische setting een cruciale stap om haalbaarheid en met name veiligheid
te beoordelen. Desalniettemin is een grootschalige interventiestudie nodig
om de échte klinische meerwaarde ervan te bepalen.
De potentie van AI voor het verbeteren van diagnostiek, prognoses en
behandelingen in de gezondheidszorg is duidelijk. Desondanks is er een
aanzienlijke kloof tussen de ontwikkeling van AI-modellen en klinische
evaluatie, wat samen met ethische overwegingen uitdagingen vormen voor
de veilige en verantwoorde implementatie van AI. Verder onderzoek is
noodzakelijk om een raamwerk voor verantwoorde AI-ontwikkeling en
implementatie in de gezondheidszorg te ontwikkelen, dat praktische
handvatten biedt om deze uitdagingen effectief aan te pakken.
