Sportblessures vormen een aanzienlijke uitdaging binnen de sportwereld, zowel op professioneel als recreatief niveau. Ze kunnen leiden tot verminderde prestaties, langdurige uitval en hoge medische kosten. Met de opkomst van geavanceerde data-analyse technieken en kunstmatige intelligentie (AI) ontstaan er echter nieuwe mogelijkheden om blessures te voorspellen en te voorkomen. Hoe werkt dit dan? We hebben het op een rij gezet.
Iedereen kent het gevoel: na een goede training, een rondje hardlopen of een potje voetbal voel je je lichter, scherper, vrolijker. Maar is dat gevoel puur subjectief of wijst data écht uit dat sporten gelukkiger maakt?
Laten we de sportbril eens combineren met een dataframe en duiken in wat onderzoek zegt over de relatie tussen sport en geluk.
Financiële instellingen omarmen AI snel, maar dit leidt tot nieuwe stabiliteitsrisico’s op de financiële markten. Toezichthouders moeten zich hierop voorbereiden.
Zorginstellingen experimenteren met Large Language Models, een vorm van generatieve kunstmatige intelligentie (AI). De potentie is veelbelovend, maar de uitkomsten zijn nog onbetrouwbaar. Voor gebruik op de intensive care is meer onderzoek nodig.
Accountants moeten beter controleren op frauderisico’s, meldt de AFM. De toezichthouder raadt al jaren aan om data-analyse in te zetten. Waarom gebeurt dat nog niet?
Anesthesioloog Joris Broeren en Jan Pronk, manager Business Intelligence & Artificial Intelligence bij het HagaZiekenhuis, zijn enthousiast over de mogelijkheden van AI. Ze waarschuwen echter voor overhaaste implementaties en blind achter de hype aanlopen.