AI in de Zorg

De Early Warning Score (EWS) is een richtlijn die internationaal wordt gebruikt in ziekenhuizen om de gezondheid van een patiënt te kunnen inschatten. De EWS is gebaseerd op de vitale functies: bloeddruk, lichaamstemperatuur, hartslag, ademhalingsfrequentie, alertheid en zuurstofsaturatie.

In het project ‘AI in de Zorg’ bekijken leerlingen hoe de EWS gebruikt wordt in de praktijk. Bovendien gaan ze na hoe een computer op basis van kunstmatige intelligentie automatisch het risiconiveau van een patiënt kan inschatten. Ze maken daarbij kennis met een beslissingsboom, een veelgebruikte techniek uit de machine learning. De principes van zo'n beslissingsboom zijn al te begrijpen met de leerstof van de tweede graad van het secundair onderwijs.

De EWS is maatschappelijk relevant en vormt de ideale context voor een STEM-project dat leerlingen concepten van artificiële intelligentie bijbrengt.

Het wetenschappelijk onderzoek

Binnenkort beschikbaar


Ons leermateriaal

Aan het laden...

Er zijn geen leerpaden beschikbaar met uw voorkeuren.

Bestanden

play_arrow
Sprouts Download Een spel ter inleiding op 'Grafen'.​
play_arrow
Uitleg bij oefeningen grafen uit de leerlingencursus Download Welke figuren stellen er dezelfde graaf voor? Een meer formele werkwijze.​
play_arrow
Uitleg bij oefeningen grafen uit de leerlingencursus Download Welke figuren stellen er dezelfde graaf voor? Een werkwijze met kleuren.​
description
De leerlingencursus - Finaliteit Doorstroom Download Draftversie
description
Kaartenset - Ook verkrijgbaar in gedrukte versie Download Aan de hand van deze kaartenset kan je de leerlingen laten stilstaan bij de ethische aspecten van nieuwe technologieën. Hoe zit het met privacy? Komen de sociale contacten niet in het gedrang? Welke technologieën worden met open armen ontvangen? Wat is niet wenselijk? Zijn de nieuwe technologieën voor iedereen betaalbaar?
description
Beslissingsboom 'mBrAIn'-project in niet-compacte vorm Download In het onderzoeksproject 'mBrain', dat de ontwikkeling van een app die een migraineaanval voorspelt, als doel heeft, werd een beslissingsboom geconstrueerd. Met deze beslissingsboom wordt een probleem van binaire classificatie aangepakt: er zijn slechts twee klassen: ‘Migraine’ en ‘Geen migraine’. (Bronnen: Femke Ongenae. (2021), UGent; Van Hoecke, S., Ongenae, F., Paemeleire, K., & Vandenbussche, N. (2020). App moet hoofdpijn voorspellen. EOS Wetenschap Special, Technologie en gezondheid, 25.) Wij hebben de vorm van deze beslissingsboom omgevormd tot een binaire beslissingsboom om aan te tonen dat deze vorm niet altijd gebruiksvriendelijk is. Voor meer uitleg zie hoofdstuk 4 van de leerlingencursus van dit project.​
description
Zoektocht naar spraak - Computationeel denken (unplugged activiteit) Download Het locked-in syndroom is een van de ergste medische aandoeningen. Je bent volledig verlamd, behalve dat je misschien nog kunt knipperen met een oog. Je intelligente geest zit opgesloten in een nutteloos lichaam: je kan alles voelen, maar niet communiceren. Het kan iedereen overkomen, uit het niets, als gevolg van een beroerte. Als je mensen met het locked-in syndroom zou willen helpen, word je dan best arts of verpleegkundige? Of kan je als computerwetenschapper ook helpen?​
Het lesmateriaal wordt ter beschikking gesteld overeenkomstig de voorwaarden van een Creative Commons BY-SA licentie.

Partners