Trimbos wil GGZ algoritme-proof maken
Het Trimbos Instituut wil GGZ-instellingen aansporen om meer machine learning in te zetten. Volgens de organisatie moet de geestelijke gezondheidszorg inspelen op de groeiende behoefte van patiënten aan gepersonaliseerde en proactieve zorg.
‘Juist het kunnen voorspellen welke specifieke patiënten wel of niet geholpen zijn met bepaalde zorg, is een van de mogelijkheden van machine learning’, schrijft Trimbos. Joran Lokkerbol is gespecialiseerd in machine learning en biedt namens de organisatie cursussen aan voor organisaties die met de implementatie worstelen. Volgens Trimbos zijn machine learning-projecten gericht op predictievraagstukken, zoals ‘wat is de kans dat persoon Y in het komende jaar een depressie ontwikkelt?’.
Bot of Behandelaar
Het instituut wil tevens misverstanden over de toepassing van machine learning uit de wereld helpen. ‘Behandelaars zullen echt niet vervangen worden door algoritmen. Maar behandelaars die geen gebruikmaken van altoritmen zullen wel vervangen worden door behandelaars die dat wel doen.’
