De potentie van kunstmatige intelligentie in de zorg is enorm: software en computers helpen ons betere en snellere diagnoses stellen, eerder een infectie of terugval te herkennen en tijdig in te grijpen. Maar hoe inzichtelijk zijn algoritmen en modellen?
Is de kans op suïcide te voorspellen uit data van in het elektronisch patiëntendossier van de huisarts? Kan een algoritme een huisarts waarschuwen als een patiënt […]
Met een fractie van het budget van alle VIPP-subsidies kun je ziekenhuizen weerbaarder maken tegenover leveranciers en de kennis over en het gebruik van kunstmatige […]
"Deep learning gaat disruptief zijn bij het diagnosticeren van hersenaandoeningen." Computers kunnen EEG's analyseren met een snelheid en rekenkracht waar neurologen niet aan kunnen tippen. […]
Syntho wil uitdagingen rond het gebruik van privacygevoelige data oplossen door het genereren van synthetische data, in plaats van het gebruiken van originele en privacy-gevoelige […]
Met de Britse National Health Services werkt AI-bedrijf Aidence nauw samen als technologiepartner bij een nationaal longkanker screeningsprogramma. “Een AI-technologie die automatisch en nauwkeurig longnodule […]
Elke werkdag leest SmartHealth het eHealth en mHealth nieuws voor je. Is het relevant, actueel of opvallend, dan lees je het hier. Deze week: 1 […]
Nico.lab gebruikt machine learning om CT-scans van hersenen te analyseren. De software herkent, in lekentermen, afwijkingen van de hersenen op een CT-scan.
Quantib zoekt in medische beelden naar zogeheten biomarkers: kenmerken die de radioloog en neuroloog helpen bij het diagnostiseren van een ziekte en het monitoren van […]
