Terug naar blog

Scyfer start samenwerking met CTcue

Scyfer, een spin-off van de Universiteit van Amsterdam gespecialiseerd in het ontwikkelen van machine learning en kunstmatige intelligentie-oplossingen, heeft ons gevraagd te helpen bij een AI-vraagstuk. Ze willen op basis van data over operaties kunnen voorspellen welke patiënten serieuze complicaties krijgen.

De data waar Scyfer moeite mee heeft is informatie over welke vloeistoffen zijn toegediend tijdens de operatie (bijv. infusen), de medische historie en informatie over het medicatiegebruik van patiënten. Het lastige aan deze data is dat het in vrije tekst staat en dat het zich dus moeilijk in heldere getallen laat vertalen waarmee een analyse kan worden uitgevoerd.

Voordat Scyfer aan de slag kan gaan met de operatie-data moet er dus een model ontwikkeld worden dat de teksten naar een gecodeerd overzicht kan vertalen. Het model moet door alle teksten lopen en vervolgens kunnen zeggen dat 'patiënt nummer 108' een link heeft met code 'CUI123 CUI789' wat bijv. voor '40 mg morfine via infuus' staat. Door per patiënt de codes te tellen, kan er dan een berekening gemaakt worden van de kans op complicaties.

Aangezien wij natuurlijk al veel ervaring hebben met het analyseren van teksten, hebben wij een model klaarliggen dat ingezet kan worden voor het vertalen van de operatie-data. De samenwerking bestaat er uit dat Scyfer van dit model gebruik zal gaan maken.

Frederiek Pennink's Picture

Frederiek Pennink

Frederiek helpt bij het implementeren van de CTcue applicatie op locatie