The aviation industry is expected to grow at a pace of 4 % per annum in the coming years, therefore it is necessary to have techniques that support the management of the resources at hand in the best possible way so that facility expansion is delayed as much as possible with the corresponding capital savings.
In projects concerning big data, ethical questions need to be answered during the design process. In this paper the Value Sensitive Design method is applied in the context of data-driven health services aimed at disease prevention. It shows how Value Sensitive Design, with the use of a moral dialogue and an ethical matrix, can support the identifcation and operationalization of moral values that are at stake in the design of such services. It also shows that using this method can support meeting the requirements of the General Data Protection Regulation.
LINK
OBJECTIVES: Patients with hip or knee osteoarthritis (OA) may experience functional limitations in work settings. In the Cohort Hip and Cohort Knee study (CHECK) physical function was both self-reported and measured performance-based, using Functional Capacity Evaluation (FCE). Relations between self-reported scores on SF-36 and WOMAC (Western Ontario and McMaster Arthritis Index, function scales) and FCE performance were studied, and their diagnostic value for clinicians in predicting observed physical work limitations was assessed.METHODS: Ninety-two subjects scored physical function on SF-36 (scale 0-100, 100 indicating the best health level) and WOMAC (scale 0-68, 68 indicates maximum restriction) and performed the FCE. Correlations were calculated between all scores. Cross-tables were constructed using both questionnaires as diagnostic tests to identify work limitations. Subjects lifting <22.5 kg on the FCE-test 'lifting-low' were labeled as having physical work limitations. Diagnostic aspects at different cut-off scores for both questionnaires were analysed.RESULTS: Statistically significant correlations (Spearman's rho 0.34-0.49) were found between questionnaire scores and lifting and carrying tests. Results of a diagnostic cross-table with cut-off point <60 on SF-36 'physical functioning' were: sensitivity 0.34, specificity 0.97 and positive predictive value (PV+) 0.95. Cut-off point > or =21 on WOMAC 'function' resulted in sensitivity 0.51, specificity 0.88 and PV+ 0.88.CONCLUSION: Low self-reported function scores on SF-36 and WOMAC diagnosed subjects with limitations on the FCE. However, high scores did not guarantee performance without physical work limitations. These results are specific to the tested persons with early OA, in populations with a different prevalence of limitations, different diagnostic values will be found. FCE may be indicated to help clinicians to assess actual work capacity.
Professionals worden steeds vaker ondersteund door AI (Artificial Intelligence, kunstmatige intelligentie). Maar hoe ervaren professionals dat? Welke vorm van ondersteuning versterkt hun professie en wat willen ze vooral niet? In dit project onderzoeken we hoe verschillende rollen voor AI (besluitvormer, adviseur of kennisbron) worden ervaren door aankomend professionals in de preventieve zorg. Doel Krachtige samenwerking professional en AI Met het project willen we inzicht krijgen in welke invloed verschillende vormen van samenwerking met AI heeft op waarden als autonomie en vertrouwen bij professionals. Deze inzichten willen we vertalen naar vormen van samenwerking waarbij de kracht van zowel professional als AI optimaal tot uiting komt. Resultaten Het beoogde resultaat van het project is een set aan concrete richtlijnen voor het context-afhankelijk ontwerpen van mens-AI samenwerkingen die recht doen aan persoonlijke waarden. Looptijd 01 april 2021 - 31 maart 2022 Aanpak We onderzoeken verschillende rollen van AI door middel van Wizard of Oz experimenten. Hierin voeren studenten paramedische studies een preventieve gezondheidscheck uit met behulp van een gesimuleerd AI algoritme. De resulterende richtlijnen toetsen we in focusgroepen met zorg professionals. Relevantie voor beroepspraktijk Het gebruik van AI heeft grote potentie voor de beroepspraktijk. Er zijn echter ook zorgen over de impact van AI op de maatschappij. Met dit project dragen we bij aan een ethisch verantwoorde inzet van AI. Cofinanciering Dit project wordt uitgevoerd als onderdeel van het programma R-DAISES dat wordt uitgevoerd in het kader van NWA route 25 – verantwoorde waardecreatie met big data en is gefinancierd door NWO (Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek)
AI4debunk is een vierjarige EU-innovatieactie, gefinancierd door Horizon Europe, gewijd aan de bestrijding van desinformatie. Het project brengt 13 partners uit acht landen samen om burgers te empoweren met door AI aangedreven tools. Te midden van toenemende nepnieuws en propaganda streeft AI4Debunk naar het bevorderen van betrouwbaar online gedrag, in navolging van de oproep van de Europese Commissie voor een verstandige toepassing van AI.