Consultora de data science em Utrecht

Constrói modelos que preveem um resultado ou apoiam uma decisão em cada caso: este paciente será internado, este cliente deixará de usar o serviço, este candidato é adequado para esta vaga? Grande parte do trabalho consiste em determinar que dados estão disponíveis no momento da decisão, validar o modelo e integrá-lo no trabalho diário.

Estes modelos fazem parte das aplicações de IA que desenvolvemos. O nosso escritório fica em Amesterdão; em Utrecht, trabalhamos no local ou online. Para Roterdão, consulte agência de data science em Roterdão.

O St. Antonius tem serviços de urgência em Utrecht e Nieuwegein. Segundo o caso de estudo, a pressão sobre o serviço de urgência afeta os cuidados, a carga de trabalho e a satisfação dos pacientes. O objetivo era melhorar o fluxo de pacientes, iniciando o processo de internamento mais cedo.

Enquanto parte da equipa de IA do hospital, desenvolvemos um algoritmo que pode ajudar os médicos a decidir se um paciente pode regressar a casa ou precisa de ser internado. Quando os serviços são informados a tempo de um possível internamento, podem começar a preparar-se mais cedo. Leia o caso de estudo.

A validação interna testa o modelo com dados da mesma origem dos dados de treino. A validação externa utiliza dados que não foram usados no desenvolvimento, por exemplo, de um período posterior ou de outro local. Avalia-se a capacidade de distinguir os casos (o modelo atribui probabilidades mais elevadas aos casos certos?), a calibração (essas probabilidades estão corretas?) e o desempenho em cada subgrupo.

Só depois se sabe se o modelo também funciona para os seus pacientes ou clientes.

O Guia para Aplicações de IA Diagnósticas e Prognósticas de Qualidade nos Cuidados de Saúde distingue seis fases: recolher e gerir dados, desenvolver o algoritmo, validá-lo, desenvolver o software, testar o valor acrescentado na prática e implementar a solução. O site leidraad-ai.nl está registado em nome do UMC Utrecht.

Um dos requisitos da fase 2 é definir a finalidade: em que contexto, por quem e em que momento o modelo será utilizado. Após a implementação, os resultados devem ser monitorizados na prática. O guia não tem estatuto jurídico.

Data leakage significa que, durante o treino, o modelo utiliza informação que ainda não estaria disponível no momento da decisão. Pode ser o resultado de uma análise laboratorial que só é registado mais tarde no sistema, ou um campo preenchido apenas após o internamento. Nesse caso, o modelo obtém resultados excelentes nos testes, mas não na prática.

Por isso, começamos por determinar quando cada dado aparece no processo clínico eletrónico, no CRM ou no dossier, e construímos o conjunto de dados de treino com base nesse momento.

Sim. O abandono de clientes, os sinistros, os atrasos de pagamento ou uma correspondência adequada também são resultados associados a cada cliente ou processo. Para a Olympia, construímos um modelo de classificação para associar candidatos e vagas de forma mais eficiente.

Tenha, no entanto, em conta o Regulamento da IA: o anexo III inclui, entre outros, sistemas de IA para o recrutamento e a seleção de pessoas, bem como para a avaliação de riscos e a definição de preços nos seguros de vida e de saúde. Cabe à sua equipa jurídica ou de compliance avaliar se o seu modelo está abrangido; nós ajudamos a identificar os requisitos aplicáveis. Saiba mais sobre dados e IA para seguradoras.

É possível. Segundo a regra 11 do MDR, o software que fornece informação para decisões diagnósticas ou terapêuticas pertence à classe IIa ou superior.

O anexo III do Regulamento da IA também inclui sistemas para a triagem de pacientes nos cuidados de urgência. A data exata de entrada em vigor dessas obrigações depende das decisões europeias sobre um possível adiamento; acompanhe a situação atual.

Cabe à sua equipa de assuntos regulamentares, jurídica ou de compliance determinar se o seu modelo está abrangido. Nós ajudamos a identificar os requisitos aplicáveis. Consulte o Regulamento da IA.

Quando uma pontuação já conhecida, uma regra fixa ou bons relatórios já apoiam suficientemente a decisão, ou quando o resultado não é registado em lado nenhum. Se quiser primeiro perceber onde a IA pode trazer benefícios à sua organização, comece por consultor de IA em Utrecht.

Se procura IA que desenvolvemos e gerimos nas operações, consulte agência de IA em Utrecht. Se os dados ainda estiverem dispersos por sistemas separados, comece por data engineering em Utrecht.