Opdrachtenboek

Pak een geanonimiseerde casus uit de SEH van afgelopen week (geslacht, leeftijdsrange, voorgeschiedenis, ECG-bevinding in tekst, troponine-trend). Laat ChatGPT en Claude allebei een DD top 6 maken volgens het template uit module 4.3. Vergelijk welke één diagnose anders rangschikt en bedenk waarom.

Neem opdracht 1 en vraag in dezelfde chat: “hoe zou deze DD anders zijn bij een vrouwelijke patiënt van dezelfde leeftijd met hetzelfde klachtenpatroon?” Noteer of de tool atypische presentatie noemt (vermoeidheid, kaak/nek/schouder, dyspneu, misselijkheid).

Geef een fictieve nieuwe-AF-casus (58j, BMI 31, HT, DM2, asymptomatisch). Laat het model: (a) CHA₂DS₂-VASc berekenen, (b) DOAC-opties afwegen, (c) 3 aanvullende onderzoeken voorstellen. Markeer welk onderdeel je zonder verificatie zou overnemen en welk niet.

Pak een eigen recente ontslagbrief, kopieer puur de ruwe punten (geanonimiseerd, zonder PII), en laat Claude met het ontslagbrief-template uit module 4.4 een concept maken. Check letterlijk: zijn doseringen onveranderd? Geen toegevoegde bevindingen?

Genereer met het template uit module 4.5 een folder voor nieuw AF na eerste poli-afspraak (DOAC + rate control). Vergelijk met je huidige afdelingsfolder. Welke 2 zinnen zou jij overnemen in de officiële folder?

Pak een fictieve casus van hartfalen-decompensatie. Vraag drie versies van de ontslagbrief: (a) bondig-zakelijk, (b) collegiaal-uitleggend, (c) heel kort (max 150 woorden). Welk type past bij welke huisarts-relatie?

Kopieer een hoofdstuk van een publieke ESC-richtlijn die jij komende week nodig hebt. Plak hem letterlijk in Claude (1M context) met het template uit module 4.7. Vraag één extra vraag: “welke van jouw bullets zou een collega-cardioloog ter discussie stellen?”

Stel een onderzoeksvraag voor je volgende MDO (bv. “wat is de huidige stand van imaging bij AL-amyloïdose, recente meta-analyses 2024–2026?”) en laat Gemini Deep Research het uitvoeren. Beoordeel: hoeveel van de bronnen kun je echt openen en verifiëren?

Neem een vrijgegeven of fictief narrative echo-verslag (ca. 200–300 woorden). Gebruik het template uit module 4.6 om het in 5 secties met meetwaarden en MDO-vraag op te leveren. Vergelijk Claude versus ChatGPT op zorgvuldigheid met getallen.

Schrijf 4 typische CMR-uitkomsten op in jargon (bv. “late gadolinium enhancement subepicardiaal in de inferieure LV-wand”). Laat ChatGPT er een uitleg in B1-Nederlands van maken, voor de patiënt. Beoordeel: medisch correct + voor patiënt te begrijpen?

Pak het onderwijs-template uit module 4.8 voor een onderwerp dat je komende maand presenteert (bv. eerste-uurs hs-troponine bij NSTE-ACS, of HFpEF-criteria 2025). Toets de 5 vragen op een echte AIOS. Welke 2 vragen zou je herschrijven?

Verleid het model bewust tot een hallucinatie: vraag een specifiek class/level-citaat uit een recente ESC-richtlijn (zonder bron te leveren). Identificeer het verzonnen detail. Stel daarna dezelfde vraag mét het hoofdstuk in de prompt. Vergelijk de twee antwoorden.