Een van de belangrijkste uitdagingen hierbij is de enorme hoeveelheid data die gegenereerd wordt en het gebrek aan organisatie, opslag en analyse hiervan. Dit leidt tot het missen van belangrijke patronen en trends in de gegevens, die anders gebruikt hadden kunnen worden voor diagnostiek, prognoses en behandelingen. Door sensordata en AI te combineren kunnen subtiele veranderingen in de gezondheidstoestand van patiënten ontdekt worden die anders mogelijk niet opgemerkt zouden worden. Dit kan leiden tot betere en snellere diagnose, gepersonaliseerde behandelingen, preventieve zorg en lagere zorgkosten.
Er zijn echter nog uitdagingen die moeten worden overwonnen, zoals het vertrouwen in de technologie met betrekking tot aansprakelijkheid en privacywetgeving. Daarnaast blijft de interpretatie van de resultaten een punt van zorg. Niettemin zien we steeds meer toepassingen van sensoren in de zorg, zoals zorgdomotica, waarbij data-analyse de basis vormt voor acties en beslissingen.
Om de uitwisseling van wetenschappelijke data wereldwijd te stimuleren, hanteren veel onderzoeksinstellingen het FAIR beleids-speerpunt. Hierbij worden onderzoekers gevraagd hun onderzoeksdata vindbaar (Findable), toegankelijk (Accessible), koppelbaar (Interoperable) en herbruikbaar (Reusable) te maken voor toekomstig innovatief onderzoek.
Kortom, sensortechnologie biedt enorme mogelijkheden voor de toekomst van AI in de zorg. Het is echter belangrijk om ons bewust te blijven van de uitdagingen en deze zorgvuldig aan te pakken om de voordelen van deze technologie te kunnen benutten. Bij Cegeka blijven wij ons inzetten voor het ontwikkelen en implementeren van de nieuwste technologieën in de zorg, om zo een positieve bijdrage te leveren aan de kwaliteit van de zorg en het welzijn van patiënten.