Project

Betrouwbare AI voor de gezondheidszorg

Code
bof/baf/4y/2024/01/777
Duration
01 January 2024 → 31 December 2025
Funding
Gewestelijke en gemeenschapsmiddelen: Bijzonder Onderzoeksfonds
Research disciplines
  • Natural sciences
    • Machine learning and decision making
    • Health informatics
    • Knowledge management
  • Medical and health sciences
    • Medical intensive care
    • Diagnostic radiology
    • Neurological and neuromuscular diseases
Keywords
hybrid AI decision support uncertainty quantification explainable AI
 
Project description

In onze huidige gezondheidszorg heeft vroege detectie (en idealiter zelfs voorspelling van tijd tot aanvang) van ziekten een belangrijke diagnostische waarde; het maakt een geschikte behandeling mogelijk voordat de ziekte escaleert. AI staat voor uitdagingen bij het omgaan met onzekerheden die inherent zijn aan medische gegevens en besluitvorming. Daarom is dit onderzoek erop gericht nieuwe verklaarbare AI/ML-modellen te ontwerpen die medische domeinexpertise en klinische gegevens integreren met onzekerheidskwantificering in hybride AI, wat zorgt voor een betrouwbare en interpreteerbare vroege detectie van events. De hybride AI-modellen zullen resulteren in betrouwbare oplossingen om clinici te versterken en over te schakelen op gepersonaliseerde therapie. Voorbeelden van use cases zijn ICU-infectiebeheer, vroege detectie van heupdysplasie bij hulphonden, vroege detectie van chronische nierziekte bij katten en gepersonaliseerde therapie voor psoriasis.