AI in de Zorg – Workshop Samenvatting

🤖 AI in de Zorg – Workshop Samenvatting

Een samenvatting van de workshop van Mark Scheper en Tim Hulsen over de mogelijkheden van AI in de gezondheidszorg, van basisprincipes tot geavanceerde technieken.

Prof. Dr. M.C. Scheper

Lector Data Supported Healthcare & AI
Kenniscentrum Zorginnovatie, Hogeschool Rotterdam
Professor data-technology and health, Macquarie University Sydney

Dr. Tim Hulsen

Lector AI & Data Supported Healthcare
Kenniscentrum Zorginnovatie, Hogeschool Rotterdam
Senior Data & AI Scientist, Philips

Uitdagingen in de Zorg

Waarom AI essentieel wordt voor de toekomst van de gezondheidszorg

📋 Registratielast

Kritiek

Zorgregistratie is complexer en tijdrovender geworden. Per jaar wordt 110 exabytes aan data opgeslagen – veel meer dan alle taal bekend onder de mensheid (4.3 exabytes).

⏱️ Tijdsbesteding

40%

Slechts 40% van alle tijd wordt besteed aan directe zorg. 60-90% van registraties zijn open tekstvelden. Werkdruk is ongekend hoog.

🔄 Kloof Adoptie vs Executie

ai.nl

89% van organisaties is van plan AI te implementeren, 68% heeft één of meerdere initiatieven, maar slechts 16% heeft AI-doelstellingen gerealiseerd.

🎓 Kenniskloof

Onderwijs

Domeinspecifieke onderwijs en scholing ontbreekt vaak op het gebied van AI. Verantwoord gebruik van AI is niet ingebed in het handelen.

🎯 Kernboodschap

  • Technologie ontwikkelt sneller dan inzichten in de zorg
  • Maatschappelijke acceptatie verloopt traag
  • Responsible Use & Responsible Design zijn essentieel

Prompt Engineering

Het op de juiste manier "ondervragen" van een LLM

📝 5 Best Practices

  1. Assign Role: "Imagine you are a Business Development expert..."
  2. Styling Output: "Messages should be informative..."
  3. Be Specific: Geef concrete details over wat je wilt
  4. Add Conditions: Voeg voorwaarden en beperkingen toe
  5. Provide Data: Geef context en voorbeelden

🎯 Prompt Strategieën

Few ShotChain of ThoughtReAct

Few Shot: Directe opdrachten in zo min mogelijk stappen
Chain of Thought: Opdracht opgedeeld in stappen
ReAct: Rationale gevolgd door actie (als dit, dan dat)

🔧 Prompt Methodieken

  • RTF: Role, Task, Format
  • CTF: Context, Task, Format
  • RASCEF: Role, Action, Steps, Context, Examples, Format

📊 Prompt Modi

Samenvatten Brainstormen Synthetiseren Schrijven Coding Extractie

💻 Voorbeelden

Few Shot Prompting: Ik geef jouw een diagnose [Aspecifieke Lage Rugpijn], en geef mij de lijst van top 5 comorbiditeiten op basis van prevalentie en gebruik de volgende bronnen [KNGF richtlijnen]
Chain of Thought: Jij bent een expert wetenschappelijk onderzoeker op het gebied van systematic reviews in de fysiotherapie. Ik wil dat jij de volgende artikelen [Bronnen] gaat analyseren en samenvatten en de resultaten opslaan in JSON format. Doe dit in de volgende stappen zo precies mogelijk en wijk hiervan niet af. Dit zijn de stappen: 1) noteer de 1e auteur en benoem het jaar van publicatie 2) maak een samenvatting van de conclusies in minder dan 10 woorden 3) voer een Risk of Bias Assessment uit volgens cochrane methodiek 4) sla deze gegevens op in een tabel 5) sla dit op in een JSON bestand

💡 Tips van OpenAI

  • Schrijf duidelijke instructies
  • Gebruik referentietekst
  • Deel complexe taken op in simpelere subtaken
  • Geef het model tijd om te "denken" (vraag om "chain of thought")
  • Gebruik externe tools (e.g., RAG)
  • Test veranderingen systematisch

Bronnen & Referenties

Verdiep je verder in de onderwerpen

Let op: AI-technologie ontwikkelt snel. Deze informatie kan verouderd raken.