St. Antonius Ziekenhuis

Klinische laboratoriumwaarden voorspellen met AI

Data Science Lab heeft in samenwerking met het St. Antonius ziekenhuis de ‘Clinical Decision Support Tool’ (CDST) ontwikkeld. Het doel van de CDST is het ondersteunen van artsen bij het aanvragen van de juiste laboratoriumbepaling op het optimale moment voor elke patiënt. Dit heeft geresulteerd in de ontwikkeling van een model (Random Forest) dat de waarden van drie laboratoriumbepalingen (eGFR-CKD-EPI, Hb en CRP) kan voorspellen op een gekozen moment. 

Daarnaast hebben wij een bijeenkomst georganiseerd waarbij advanced analytics centraal stond. De verschillende gebieden van kunstmatige intelligentie zijn uitgelicht, de buzz-words zijn verklaard en de toepassing van data science belicht. Hoe ziet het data-gedreven ziekhuis van de toekomst er uit? Naast een theoretische component, zijn er praktische voorbeelden uit de praktijk getoond zodat er meer inzicht wordt verkregen in de technische werkelijkheid rondom machine learning en deep learning.

Download de Whitepaper

*