Bij de ontwikkeling van AI-toepassingen wordt het opschalen van een zelfstandig conceptmodel naar praktisch dagelijks gebruik vaak onderschat, waardoor veelbelovende initiatieven stranden. Carecogni richt zich sterk op succesvolle implementatie in de praktijk. Met aandacht voor data, procesintegratie, beveiliging en uitlegbaarheid, en ondersteund door sterke software-architectuur bouwen we een solide applicatie. Daarnaast zorgen we ervoor dat onze oplossingen daadwerkelijk worden geadopteerd door deze begrijpelijk en zo gebruiksvriendelijk mogelijk te maken. Dit doen we door de AI-voorspellingen te ondersteunen met visualisaties. Maar ook door gebruikers te trainen om zo snel vertrouwd te raken met de applicatie. Door feedback uit de praktijk en nieuwe data te vertalen naar verbeteringen en updates in de applicatie zorgen we dat deze bij de tijd blijft.
Meer weten?Om een AI-algoritme vertrouwd in de zorg te implementeren en operationaliseren,hanteren wij de COGNI Methode, die bestaat uit de volgende vijf stappen:
We starten door samen met zorgprofessionals de specifieke uitdagingen te identificeren en te begrijpen waar AI mogelijk waarde kan toevoegen. Samen definiëren we de behoeften, pijnpunten en verwachtingen, evenals het doel en de gewenste output van het AI-model. Daarbij bepalen we welke data nodig is en hoe deze verkregen kan worden, met inachtneming van privacy-overwegingen en ethische richtlijnen.
We ontwerpen een AI-oplossing die aansluit bij de behoeften van de zorgprofessional, gebruikmakend van Carecogni-frameworks en AI-platform componenten. Dit omvat het selecteren van de geschikte AI-technieken (machine learning, deep learning, LLM's en hybride vormen), samenwerken met zorgprofessionals om relevante parameters en criteria te bepalen, en het opstellen van een plan voor de ontwikkeling en validatie van het model, inclusief tijdlijnen en resources.
We ontwikkelen en valideren de AI-oplossing voor het geschetste probleem door het model te ontwikkelen en te trainen op basis van historische data en/of, in het geval van LLM's, door het maken van pre-prompts. We voeren iteratieve tests uit in samenwerking met zorg-professionals en valideren de uitkomsten op nauwkeurigheid, relevantie en uitlegbaarheid. Op basis van testresultaten en feedback optimaliseren we het model.
We bieden begeleiding bij het implementeren van de AI-applicatie in de dagelijkse zorgpraktijk door het ontwikkelen van een gebruiksvriendelijke interface en veilige integratie met bestaande systemen. We trainen zorgprofessionals in het gebruik van de AI-toepassing en bieden trainingsmateriaal aan. We implementeren het systeem met minimale verstoring van bestaande workflows en in overeenstemming met regelgeving. Door eventuele implementatie- en gebruikerservaring problemen op te lossen, bewaken we de adoptie.
Door het continu monitoren, onderhouden en verbeteren van de AI-oplossing leveren we blijvende waarde. Dit omvat het monitoren van de prestaties en het gebruik van het AI-systeem in de praktijk, het verzamelen van feedback van gebruikers en het identificeren van nieuwe behoeften of veranderende omstandigheden. We bieden voortdurende ondersteuning en training aan zorgprofessionals om hen te ontzorgen en we updaten en verbeteren het algoritme op basis van nieuwe data en inzichten.
Om AI succesvol en blijvend in de praktijk te gebruiken is een gedegen software architectuur van samenwerkende componenten en AI-expertise essentieel. Carecogni ontzorgt door ervaring en standaard platform-componenten in te zetten om veilige AI-applicaties te ontwikkelen en te integreren.
Onze AI-oplossingen zijn er om zorgprofessionals te ondersteunen in hun dagelijkse werk. Door administratieve handelingen te automatiseren en beslissings-ondersteunende informatie beter en sneller ter beschikking te stellen, houd je als zorgprofessional meer tijd voor de patiënt.
Carecogni is er om AI-oplossingen voor zorgaanbieders te implementeren en te ondersteunen. Wij willen benadrukken dat de data en algoritmes die we daarbij gebruiken eigendom blijven van de instelling. Door AI-kennis, use cases en modellen in de zorg te delen kunnen we de toepassing ervan versnellen.
