PROFIELWERKSTUK | VWO 6: informatica en biologie
Door: Santos van der Wansem en Mina Qayumzada (Februari 2024)
kunstmatige intelligentie machine learning zorg diagnostiek
Naast het verslag is er ook een machine learning model gecreeërd en is er een sample dataset vrijgesteld, zodat u het model in werking kunt zien. Klik hier om het model en een complete uitleg met instructies te zien.
In dit profielwerkstuk verkennen we het fenomeen van machine learning in de zorg, een onderwerp waarbij de raakvlakken tussen biologie en informatica centraal staan. In de moderne gezondheidszorg is de integratie van technologieën zoals machine learning niet langer een toekomstvisie, maar een realiteit die de potentie heeft om de medische praktijk ingrijpend te transformeren. Dit profielwerkstuk verkent de rol van machine learning in de zorg, met een bijzondere focus op de mogelijkheden voor het verbeteren van diagnostische precisie en het personaliseren van behandelingen. Door het analyseren van verschillende toepassingen en het beoordelen van de ethische en praktische uitdagingen, streeft dit werk naar een beter begrip van hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan de gezondheidszorg. Het uiteindelijke doel is het evalueren van de haalbaarheid en effectiviteit van machine learning algoritmen in het ondersteunen van medische professionals en het verbeteren van patiëntuitkomsten.
Bovendien gaat dit profielwerkstuk een stap verder door niet alleen de theoretische potentie van machine learning in de gezondheidszorg te onderzoeken, maar ook door het presenteren van een proof of concept. Dit toont de praktische haalbaarheid aan van het implementeren van machine learning technologieën in medische procedures en behandelingen. Door deze praktische benadering biedt het werkstuk inzicht in de realisatie van technologische innovaties binnen de medische sector en draagt het bij aan de discussie over de toekomstige richting van zorgtechnologieën.
Met deze fundamentele inzichten en een concrete demonstratie van de toepassing in de vorm van een proof of concept, legt dit profielwerkstuk de basis voor een diepgaande verkenning van de impact van machine learning op de gezondheidszorg. In de volgende hoofdstukken zullen we nader ingaan op specifieke case studies, de technische uitvoerbaarheid van machine learning modellen analyseren, en de ethische overwegingen bespreken die komen kijken bij het toepassen van deze technologieën in een medische context. Zo biedt dit werkstuk niet alleen een theoretisch kader, maar ook een praktisch perspectief op de revolutionaire mogelijkheden die machine learning biedt voor de toekomst van de gezondheidszorg.
1: De demystificatie van ‘machine learning’ 6
1.1: Wat is machine learning? 6
1.2: Welke soorten machine learning bestaan er? 6
1.3: Hoe ‘leren’ die machines nou echt? 8
2: Het maken van een machine learning algoritme 9
2.1: Definieer het probleem 9
2.2: Het gebruiken van gegevens 9
2.3: Het kiezen van het juiste type model 10
2.4: Het trainen van het algoritme 11
2.5: Het evalueren van het algoritme 12
3: Medische besluitvorming 14
3.1: Traditionele diagnostische methoden 14
3.2: Uitdagingen en Beperkingen van Traditionele Methoden 15
4: Het verkrijgen en gebruiken van data 16
4.1: De noodzaak van data 16
4.2: Het verzamelen van data 16
4.3: Medische databases 17
4.4: Het verwerken van data in python 18
Deel 1: Algoritmische heelkunde: Het proces van creëren en verfijnen van machine learning modellen voor in de zorg 20
1.1: Vooronderzoek 21
1.2: Datamanipulatie 22
1.3: Modelselectie 25
1.4: Model implementatie 29
1: De impact van een nieuwe diagnostische tool 31
1.1 Hoe kan het gebruik van machine learning in de diagnostiek de medische besluitvorming ondersteunen? 31
1.2 Wat is de potentiële impact van deze technologie op de patiëntenzorg en behandelingsuitkomsten? 32
2: De ethische implicaties van machine learning in de zorg 34
2.1: Wat zijn de ethische kwesties rond het gebruik van machine learning in de gezondheidszorg? 34
2.2 Hoe kan de privacy van patiëntgegevens worden gewaarborgd bij het gebruik van machine learning-algoritmen in ziekenhuizen? 37
3: Het gebruiken van een nieuwe tool door doctoren 38
3.1 Wat zijn uitdagingen bij het implementeren van machine learning in ziekenhuizen? 38
3.2 Welke factoren kunnen van invloed zijn op de acceptatie door medisch personeel? 39
3.3 Wat voor soort training hebben medische professionals nodig om effectief gebruik te kunnen maken van machine learning-tools in de klinische praktijk? 40