Machine Learning in de (klinische) praktijk

  • Intro
  • Iets voor u?
  • Inhoud
  • Praktisch

Leer hoe u machine learning kunt toepassen binnen de ggz en hoe dit kan helpen bij het verbeteren van de klinische praktijk.

Wat leert u?

  • Wat is machine learning precies?
  • Toepassen van machine learning om op basis van klinische data tot nieuwe inzichten te komen
  • Stappen die nodig zijn voor een effectief machine learning-project
  • Gebruik van tools als Random Forest en LASSO
  • Optioneel: Werk stap voor stap met deskundige begeleiding aan uw eigen project
  • Optioneel: Werk met begeleiding aan uw PhD-onderzoek

Samenvatting

Machine learning is een vorm van statistiek die zich richt op voorspellen, bijvoorbeeld van de zorgvraag of zorgbehoefte van een patiënt. De computer doet deze voorspellingen door complexe patronen in grote hoeveelheden data te herkennen en in kaart te brengen. Machine learning is in korte tijd zeer relevant geworden binnen de zorg, omdat de vraag naar gepersonaliseerde en proactieve zorg steeds sterker wordt. Machine learning-projecten maken het bijvoorbeeld mogelijk te voorspellen welke specifieke patiënten wel of niet geholpen zijn met bepaalde behandelingen. Uiteindelijk doel is om de effectiviteit, kwaliteit en betaalbaarheid van behandelingen te vergroten.

In deze leergang van 5 dagen in een periode van 15 weken leert u hoe u machine learning kunt toepassen in uw eigen praktijk. Het is mogelijk om tijdens de leergang te werken aan een eigen project of PhD-onderzoek.

Vragen? Neem contact op met Hanneke Katsis.

Wilt u op bericht ontvangen als deze training weer wordt aangeboden? Vul dan hier uw e-mailadres in.
  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.