Woordenlijst

AI in de gezondheidszorg

Wat is AI in de gezondheidszorg?

AI in de gezondheidszorg omvat toepassingen die zorgverleners en administratie ondersteunen, bijvoorbeeld bij het analyseren van medische beelden, documentatie, afspraakplanning of het evalueren van onderzoeksgegevens. Zulke systemen geven aanwijzingen en verlichten de werkdruk, maar vervangen het klinisch oordeel niet en beloven geen genezing. Veel medische AI-toepassingen vallen onder de regelgeving voor medische hulpmiddelen en strenge regels voor de bescherming van gezondheidsgegevens. Voorbeeld: software markeert opvallende gebieden op röntgenfoto’s ter beoordeling door specialisten.

Onderwerpen

Gezondheid
Geneeskunde
Gegevensbescherming

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Computervisie

Computervisie is een deelgebied van AI waarin computers afbeeldingen en video interpreteren. Typische taken zijn het herkennen en lokaliseren van objecten, het lezen van tekst in afbeeldingen en het meten van onderdelen. De technologie wordt bijvoorbeeld gebruikt bij kwaliteitscontrole in de productie, in rijhulpsystemen, in de logistiek en in medische beeldvorming.

beeldanalyse
deep learning
+1

Regelgeving voor gegevensbescherming

Regelgeving voor gegevensbescherming bestaat uit wettelijke regels voor de omgang met persoonsgegevens. In de EU is de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) het belangrijkste kader; die vereist onder meer een rechtsgrond voor elke verwerking, minimale gegevensverwerking, transparantie jegens betrokkenen en verwerkersovereenkomsten met dienstverleners. Bij het gebruik van AI moeten organisaties duidelijk maken welke gegevens in invoer, kennisbronnen en logboeken terechtkomen en waar ze worden verwerkt.

AVG
gegevensbescherming
+1

Verklaarbaarheid

Verklaarbaarheid (explainable AI, XAI) beschrijft in hoeverre te begrijpen is waarom een AI-systeem tot een bepaald resultaat kwam. Het omvat methoden die laten zien welke invoer een beslissing het sterkst heeft beïnvloed, evenals praktische hulpmiddelen zoals bronvermeldingen en logboeken. Verklaarbaarheid is belangrijk voor vertrouwen, foutopsporing en regelgeving – bijvoorbeeld wanneer een bank moet motiveren waarom een aanvraag is afgewezen.

XAI
Transparantie
+1

Human-in-the-loop

Human-in-the-loop beschrijft workflows waarin mensen op vaste momenten ingrijpen in een AI-proces: ze controleren resultaten, keuren ze goed of corrigeren ze, of nemen moeilijke gevallen over. Het principe verkleint het risico op foute uitvoer en houdt de verantwoordelijkheid bij mensen, vooral bij beslissingen die personen, geld of juridische zaken raken. Voorbeeld: een AI-agent stelt antwoorden op klantvragen op en een medewerker controleert ze voordat ze worden verzonden.

Goedkeuring
Toezicht
+1