Generatieve AI voor cardiologen
Een volwaardige inleiding in Large Language Models voor cardiologen en AIOS. Geen marketingverhaal — wel hoe ze werken, wat je ermee kunt in de kliniek, en waarom jij de safety layer bent.
De cursus volgt dezelfde opbouw als ChatGPT voor beginners: korte uitleg → 2–3 meerkeuzevragen → een live oefening in ChatGPT of Claude. Op elk moment kun je terug naar deze startpagina.
De technologie zit al binnen onze ziekenhuizen — de kennis erover loopt achter. Deze cursus haalt dat gat in.
Wie maakt deze chatbots? Vestigingsregio — en waar je op let als arts
In deze cursus oefen je vooral met ChatGPT en Claude. Er komen ook andere modellen langs (Gemini, DeepSeek). Dit blok is geen juridisch of privacy-oordeel: het helpt je bewust te kiezen wat je waar plakt. Raadpleeg altijd het actuele privacybeleid van de leverancier én het beleid van je ziekenhuis en wetenschappelijke vereniging.
| Product | Welk bedrijf? | Vestigingsregio | Waar je op let als arts |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | Verenigde Staten (VS), San Francisco. | VS-jurisdictie; opslag- en trainingsbeleid wisselt per product en abonnement (gratis vs Plus vs Enterprise vs API met zero-data-retention). Geen patiëntdata in de publieke chat zonder DPIA en goedkeuring van je organisatie. |
| Claude | Anthropic | Verenigde Staten (VS), San Francisco. | Anthropic positioneert zich publiekelijk nadrukkelijk rond AI-ethiek (o.a. AI safety, de zelfgekozen term Constitutional AI). Dat maakt beleid soms expliciet voorzichtig — geen vrijbrief om patiëntdata zomaar te delen. Verifieer apart of jouw use case past binnen organisatorische en juridische kaders (DPIA, verwerkersovereenkomst, sub-processors). |
| Gemini | Google DeepMind | Verenigde Staten / wereldwijd; Google heeft datacenters in de EU (let op productlijn: Gemini app, Google AI Pro, Workspace, NotebookLM). | Diepe integratie met Google Workspace betekent ook dat Gemini je Drive/Gmail/Docs kan lezen — alleen activeren als de organisatie dat heeft geconfigureerd. EU-rollout van Personal Intelligence loopt achter door data-residency wetgeving. |
| DeepSeek | DeepSeek (深度求索) | China (Hangzhou, Zhejiang). | Chinese regelgevings- en soevereiniteitscontext. Voor Europese zorgdata en zeker patiëntdata extra alert op locatie van verwerkers, juridisch kader en mogelijke politieke/handelsaspecten. Zelfde technische risico's op hallucinatie en bias als bij andere modellen. |
Reflectievraag: stel je wilt een geanonimiseerde casus van een patiënt met endocarditis voorleggen aan een LLM voor differentiële overweging. Welke twee inhoudelijke vragen zou je aan ICT/CIO of de FG van je ziekenhuis stellen vóór je überhaupt typt — en welk antwoord laat je tegelijk vooraf "rood" zijn (dus niet doen) onafhankelijk van de tool?
De vijf modules
Elke module begint met korte, klinisch-gerichte uitleg, gevolgd door meerkeuzevragen met feedback en eindigt met een live oefening die je direct in ChatGPT of Claude kunt openen. Geen patiëntdata — wel realistische cardiologische scenario's.
Module 1 — Wat is een LLM?
Het AI-landschap, de kerntruc in één zin (volgend token voorspellen), tokens en embeddings, vectoren als betekenis, schaal en emergent behavior. Met een tokenizer-experiment om het zelf te zien.
Start module 1Module 2 — Hoe wordt het gemaakt?
Pre-training, supervised fine-tuning, RLHF/DPO, domain-FT (Med-PaLM, MedGemma) en RAG. De Transformer en attention. Het context window — waarom je je vraag onderaan zet en wat “lost in the middle” betekent voor lange richtlijnen.
Ga naar module 2Module 3 — De drie spelers (ChatGPT, Claude, Gemini)
Per tool: wat zij goed kunnen, wat niet, en welke je wanneer pakt voor brieven, richtlijnen, code, data of beeld. Plus DeepSeek en het exponentiële tempo: wat vandaag “net niet” is, is over 12 maanden vaak wel bruikbaar.
Ga naar module 3Module 4 — Cardio-promptarchitectuur
Rol + context + taak + format + onzekerheid. Differentiële diagnose bij borstpijn, ontslagbrief redigeren, patiëntinformatie op B1-niveau, ECG en beeldvorming-bevindingen samenvatten, literatuur en richtlijnen. Vijf live oefeningen.
Ga naar module 4Module 5 — Risico's en hoe je ze inkadert
Hallucinaties (waarom ze géén bug zijn), AVG en de verkeerslicht-regel, bias in het model en in de gebruiker (automation bias), de vier vuistregels, en hoe je dit lokaal verankert (DPIA, governance, ESC AI Hub). Hallucinatie-jacht als afsluitende oefening.
Open module 5