Samenvatting

In dit nascholingsartikel wordt ingegaan op het gebruik van cardiovasculaire predictiemodellen in de klinische praktijk. De achtergrond van enkele veelgebruikte predictiemodellen in het cardiovasculaire domein wordt besproken. Daarnaast komen randvoorwaarden voor doelmatig gebruik van deze modellen aan bod. Hieronder vallen de beschikbaarheid van relevante contextinformatie, inzicht in prestaties van het model bij externe validatie en een heldere formulering van het beoogd gebruik. Tevens dient rekening te worden gehouden met Europese wet- en regelgeving, die strenge eisen stelt aan het gebruik van software als medisch hulpmiddel. Er bestaan digitale platformen waarop diverse kwalitatief hoogwaardige modellen gebundeld zijn die u kunt raadplegen. Naast de meer conventionele predictiemodellen, wordt steeds vaker artificiële intelligentie ingezet voor klinische beslissingsondersteuning. Los van de kansen zijn er in dit veld ook uitdagingen, variërend van een hoog ‘black box’ gehalte van ongesuperviseerde ‘machine learning’ algoritmen tot confabulerende ‘large language’ modellen.