Big data heeft niet alleen geleid tot uitdagende technische vraagstukken, ook gaat het gepaard met allerlei nieuwe ethische en morele kwesties. Om verantwoord met big data om te gaan, moet ook over deze kwesties worden nagedacht. Want slecht datagebruik kan nadelige gevolgen hebben voor grote groepen mensen en voor organisaties. In de slotaflevering van deze serie verkennen Klaas Jan Mollema en Niek van Antwerpen op een pragmatische manier de ethische kant van big data, zonder te blijven steken in de negatieve effecten ervan.
Zeven ethische aspecten afkomstig uit de 'Assessment List for Trustworthy AI' toegelicht voor het MKB.
Maatschappelijke uitdagingen In toenemende mate vertrouwen we een deel van ethische besluitvorming aan smart-technology toe. Technologie heeft vaker dan ooit een ethische lading. Dit kan soms verregaande consequenties hebben voor consumenten, burgers of organisaties. Hoe zeker moet een algoritme zijn van haar zaak om een burger van fraude te beschuldigen? Hoeveel risico mag een chat-bot die financieel advies geeft een klant laten lopen? Wie mag bepalen hoe een algoritme op een sociaal media platform omgaat met desinformatie? Dergelijke vragen leiden tot belangrijke uitdagingen op het gebied van morele autoriteit, ethische besluitvorming, en morele strategievorming. Strategievorming in snel veranderend speelveld In zijn rede zal Bart pleiten om niet zozeer dé oplossing bij ethisch technologische vraagstukken te vinden, maar vooral een manier te zoeken om op een bestendige manier om te gaan met een snel veranderend speelveld. In veel gevallen lijken oplossingen in zowel de private als publieke sector voor techno-ethische vraagstukken korte-termijn gericht. En zijn het vaak maatregelen die snel en vooral zichtbaar een negatief effect van technologie proberen in te dammen. In zijn lectorale rede zal Bart ingaan op hoe belangrijk het erkennen en herkennen van ethische vraagstukken bij het programmeren van nieuwe technologie is. Maar ook hoe men de menselijke maat kan vangen én gebruiken als input in het ontwerp van nieuwe technologie. Er is volgens hem vooral een bestendige strategie nodig.
Met het onderzoek Co-creatie, kunst & media en kwetsbare ouderen wil Saskia van de Ree de voorwaarden van het co-creatieve proces van participatieve kunst & mediaprojecten duiden. Als casus is gekozen voor het project Domweg gelukkig in Groningen van Samen in Beeld-TV. Dit Groningse mediaproject maakt televisie met, voor en door ouderen om eenzaamheid aan te pakken. Door de benadering van het werkproces vanuit het meervoudige perspectief van onderliggende ethische, economische, artistieke en sociale aspecten, toetst onderzoeker Saskia van de Ree een door haar ontworpen hybride theoretisch kader op deze concrete participatieve kunst & media- praktijk. Het onderzoek belicht de meervoudigheid van waardecreatie in de sociaal artistieke praktijk en duidt de werkwijze in termen van : 1) de empowerment van kwetsbare groepen 2) waardering van het project in termen van draagvlak en borging 3) kunst en media als ontmoeting/katalysator en 4) co-creatie als een vorm van samen werken en leren. Het onderzoek valt onder de onderzoekslijn Art & Dementia van het lectoraat Image in Context (Academie Minerva, Hanzehogeschool Groningen) en wordt begeleid door dr Anke Coumans.
De kraamzorg speelt een cruciale rol in de Nederlandse gezondheidszorg, maar kampt steeds meer met personeelstekorten, wat de kwaliteit van zorg onder druk zet. Volgens een rapport van de Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (GJZ) heeft dit tekort een significante impact op de kwaliteit van de kraamzorg. Kraamzorgorganisaties moeten vaak zorguren verminderen tijdens geboortepieken en in sommige gevallen hun werkgebied verkleinen. Verder is het plannen van kraamzorgmedewerkers uitdagend. Kraamzorgorganisaties plannen hun zorgverleners op basis van de verwachte bevallingsdatum, die vaak enkele dagen tot zelfs weken afwijkt van de werkelijke bevallingsdatum. Deze onzekerheid maakt het lastig om de zorgcapaciteit efficiënt te organiseren en zorgt voor planningsproblemen, omdat de daadwerkelijke bevallingsdatum moeilijk te voorspellen is. Dit onderzoek richt zich op het verbeteren van de planbaarheid van de kraamzorg op twee manieren. Enerzijds wordt in nauwe samenwerking met Atermes, marktleider in administratieve software voor de kraamzorg, onderzocht of de bevallingsdatum nauwkeuriger kan worden voorspeld. Hierbij wordt een afweging gemaakt tussen het gebruik van de grote hoeveelheid historische data over het kraamzorgproces, die Atermes beschikbaar kan stellen, en de ethische/juridische aspecten van het gebruik van deze data, evenals van voorspellende modellen zoals Machine Learning. Anderzijds zal, samen met de kraamzorgorganisaties, worden onderzocht of tijdens de zwangerschap, en met name in de periode rond de uitgerekende bevallingsdatum, de verschillende stakeholders in dit proces meer informatie kunnen delen die indicatief kan zijn voor het moment van bevalling.
De bereikbaarheid en beschikbaarheid van de ambulancezorg staat onder druk. Een belangrijke ingangsklacht van de mensen die 112 bellen is een kortdurende bewusteloosheid. Als deze bewusteloosheid het gevolg is van een verminderde bloedtoevoer in de hersenen noemen we het syncope. Syncope kan onschuldig of ernstig van aard zijn. De risico-inschatting en besluitvorming bij patiënten met syncope in de ambulancezorg is complex. Ambulanceprofessionals moeten in een kort tijdsbestek en onder hoge druk, met veel onderliggende informatie en onzekerheden risico’s inschatten en besluiten of een patiënt ingestuurd moet worden naar de spoedeisende hulp. Bij twee-derde van de ingestuurde syncope patiënten blijkt het niet ernstig te zijn. Twee HAN lectoraten ontwikkelden praktische en onderbouwde handvatten voor de praktijk (RAAK.PUB05.017 en RAAK.IMP.01.036). Deze zijn sinds juli 2022 onderdeel van de landelijke werkwijze. In vervolg hierop heeft de praktijk de lectoraten gevraagd om te kijken of de inzet van digitale- en informatietechnologie, specifiek generatieve kunstmatige intelligentie (AI) op basis van Large Language Models (LLM), hen nog verder kan ondersteunen bij het inschatten van risico’s en besluiten maken bij patiënten met syncope in de ambulancezorg. Deze KIEM-aanvraag is een proof of concept studie. We onderzoeken in hoeverre generatieve AI op basis van LMM technisch goed tekstbestanden kan analyseren op belangrijke medische- en omgevingsfactoren bij patiënten met een syncope. We kiezen voor een pilot concurrente validatiestudie door kwalitatieve tekstanalyse, in combinatie met aanvullende focusgroepinterviews voor de interpretatie van de uitkomsten. Voor de pilot concurrente validatiestudie gebruiken we tekstbestanden uit de Safe End studie. De eerdere analyse van deze tekstbestanden uit de Safe End studie fungeert als de gouden standaard. Zo wordt de validiteit van de generatieve AI-analyse op basis van LMM vastgesteld. In focusgroepinterviews bespreken we de impact en ethische aspecten van de bevindingen voor de praktijk, wetenschap, onderwijs en de (door)ontwikkeling van beslissingsondersteuningsinstrumenten voor de toekomst.
