Webinar: Ansvarlig KI og skiftende datagrunnlag: Hvordan håndtere dataskift i medisinske KI-applikasjoner
Hvordan påvirker endringer i pasientpopulasjon og kliniske mønstre kvaliteten på medisinske KI-modeller? Og hva kan helseaktører gjøre for å oppdage og dempe konsekvensene av dataskift før de skaper problemer i praksis? I dette webinaret får du en introduksjon til Out-of-Distribution (OOD)-deteksjon som verktøy for ansvarlig og robust KI i helsetjenesten.
Når pasientpopulasjoner eller kliniske mønstre endrer seg, kan KI-modeller begynne å feile, ofte uten at det oppdages før konsekvensene blir store. Dette webinaret gir deg en introduksjon til hvordan du kan identifisere dataskift og sikre at KI-modellen din fortsatt fungerer som forventet.
Du får også et eksempel fra Nederland, hvor OOD-metoder ble brukt til å forbedre kvalitetsmåling i intensivavdelinger. Her viste forskningen hvordan atypiske pasienter kunne skape skjevheter i risikomodeller, og hvordan OOD-deteksjon bidro til mer rettferdige og treffsikre vurderinger av intensivkvalitet. Du kan lese mer om dette her.
Presentasjon ved Giovanni Cinà, førsteamanuensis i ansvarlig medisinsk KI ved Institutt for medisinsk informatikk og Institutt for logikk, språk og databehandling ved Universitetet i Amsterdam.
Dette webinaret ble holdet på engelsk. Opptaket oppdateres med norske undertekster i uke 50.
Opptak
Du kan laste ned podkasten til mobilen din på Apple Podcasts, Spotify eller Podbean. Søk etter "Norwegian Centre for E-health Research".
Følg oss i sosiale medier
Vi deler arrangementer og nyheter på Facebook og LinkedIn. Følge oss gjerne og spre ordet om våre arrangementer, til de du tror kan være interessert.