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 beslisboom, een veelgebruikte techniek uit de machine learning. De principes van zo’n beslisboom 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
Coming soon...
Ons team
Prof. dr. ir. Francis wyffels is docent robotica & AI. Binnen de UGent is hij een van de trekkers van STEM-initiatieven voor het lager en het secundair onderwijs en is hij lid van de facultaire diversiteitscommissie. Hij is voorzitter van Dwengo vzw waarin hij tal van binnen- en buitenlandse STEM-projecten initieerde, bijvoorbeeld het WeGoSTEM-project. Voor zijn inspanningen met betrekking tot wetenschapspopularisering won hij meerdere awards waaronder de Google RISE award en de UGent Hermesprijs.
Natacha Gesquière is licentiaat wiskunde en mediacoach. Ze is leerkracht wiskunde en STEM-coördinator op Sint-Bavohumaniora in Gent. Ze verzorgt de leerlijnen STEM en computerwetenschappen voor de STEM-klassen van het eerste tot zesde jaar. Bovendien organiseert ze op Sint-Bavo meerdere activiteiten zodat alle leerlingen hun competenties verbeteren, meer bepaald in computationeel denken en programmeren. Ze ontwikkelt didactisch materiaal voor Dwengo vzw.
Partners
