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.