AI, een alleskunner, van ziektevoorspelling tot het verbeteren van toegankelijkheid voor mensen met een beperking

Kunstmatige intelligentie nam vorig jaar een vlucht en heeft geen enkele sector onaangeroerd gelaten. Het was de lancering van ChatGPT die de interesse in het AI-subveld, generatieve AI, deed exploderen, en iedereen de technologie liet gebruiken zowel als consument als dienstverlener.  

Volgens een onderzoek van McKinsey maakt de meerderheid van de organisaties (55%) nu gebruik van AI in ten minste één bedrijfsfunctie. Dit is logisch, aangezien AI alles beïnvloedt, van verkoop, marketing en klantenservice tot beveiliging, data, technologie en andere processen.

Een kijkje in AI en haar vermogen om sectoren te transformeren

AI, een concept dat bestaat sinds de jaren 50, is de intelligentie van machines. Het is het vermogen van een machine om cognitieve functies uit te voeren, vergelijkbaar met mensen. 

Menselijke intelligentie is wat ons onderscheidt van andere levende wezens. Het is het vermogen om nieuwe dingen te leren, te rationaliseren, zich aan te passen, problemen op te lossen, te plannen, te improviseren en actie te ondernemen. Intelligentie is de basis voor de menselijke ervaring, en nu recreëren we het kunstmatig in wetenschappelijke inspanningen. Als gevolg hiervan tonen de huidige AI‑systemen enkele van deze eigenschappen van menselijke intelligentie, waaronder leren, redeneren, probleemoplossing en perceptie.

Dus AI is simpelweg de simulatie van menselijke intelligentie in machines. Machine learning (ML) is een subset van AI die verwijst naar het vermogen van computerprogramma’s om te leren van data en zich aan te passen zonder menselijke tussenkomst. 

Dan is er deep learning, die dit automatische leren mogelijk maakt via enorme hoeveelheden data, zoals tekst, afbeeldingen of video, die te groot zijn voor mensen. Deep learning maakt gebruik van neurale netwerken, die gebaseerd zijn op de manier waarop neuronen in de menselijke hersenen interageren — om data op te nemen en te verwerken. Drie soorten kunstmatige neurale netwerken die hier worden gebruikt, omvatten feed‑forward neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken en recurrente neurale netwerken.

Machine learning en deep learning stellen AI in staat om complexere taken uit te voeren door data te verwerken, waardoor ze patronen kunnen detecteren, aanbevelingen en voorspellingen kunnen doen, en zich vervolgens kunnen aanpassen aan nieuwe data en ervaringen.

Klik hier voor de lijst van de 5 beste AI‑ en digitale biotechbedrijven.

Brede toepassingsgevallen van AI, die sectoren opschudden

Alle vooruitgangen in AI‑technologie door de jaren heen hebben het mogelijk gemaakt om het in verschillende sectoren te gebruiken, en vinden toepassing in bijna elke bedrijfstak. 

Voor starters helpen chatbots de gebruikerservaring online te verbeteren. Natural Language Processing (NLP) wordt gebruikt om het gesprek menselijk en persoonlijk te laten klinken. Deze AI‑gestuurde assistenten kunnen ook realtime interactie met klanten hebben. Volgens Servion Global Solutions zal 95% van de klantinteracties tegen 2025 door AI worden aangedreven. 

In de media‑ en entertainmentsector brengt AI een nieuw tijdperk van efficiëntie en creativiteit. Van artiesten tot filmmakers en game‑ontwikkelaars, contentmakers benutten de kracht van AI‑algoritmen om scripts en verhalen te genereren. 

AI wordt bovendien gebruikt om realtime taalvertaling te faciliteren in teksten, video’s, podcasts en andere multimedia‑formaten, waardoor de inhoud toegankelijker wordt voor een breder publiek. Op basis hiervan analyseert de technologie linguïstische subtiliteiten en gezichtsbewegingen om lip‑sync vertaling te ondersteunen. Dit verrijkt de kijkerservaring en transformeert hoe audiovisuele inhoud wordt gesynchroniseerd over verschillende talen.

Bovendien worden synthetische acteurs die een echt persoon in digitale omgevingen uitbeelden, klantgerichte reclame‑teksten, en autonoom gegenereerde nieuwsartikelen en samenvattingen gebruikt – andere manieren waarop AI de media‑industrie helpt.

Deze technologie beïnvloedt ook onze levensstijl, voornamelijk via autonome voertuigen. Bedrijven zoals Tesla (TSLA ), Toyota en Audi gebruiken machine learning om zelfrijdende voertuigen te bouwen, rij‑assistentie te bieden en uiteindelijk de noodzaak van een menselijke bestuurder te elimineren. In deze sector wordt AI ook gebruikt voor spamfilters, gezichtsherkenning en om gepersonaliseerde aanbevelingen te geven voor meer betrokkenheid. 

AI dringt ook dieper door tot de onderwijssector om de productiviteit van docenten te verbeteren door administratieve taken te automatiseren, zoals gepersonaliseerde berichten, het beheren van inschrijvingen en andere routinematige zaken. Het helpt bovendien bij het personaliseren van leermateriaal, het creëren van slimme content en het bieden van spraakassistenten voor extra leermateriaal of ondersteuning.

Dit is echter slechts het topje van de ijsberg, aangezien AI een breed scala aan toepassingen heeft, waaronder navigatie voor nauwkeurige en gedetailleerde informatie, human resources om processen te vergemakkelijken, landbouw om gewassen sneller en in grotere hoeveelheden te oogsten, gaming om mensachtige NPC’s te creëren, en financiën om een breed scala aan diensten te verbeteren. 

Bovendien vindt AI zijn toepassing in databeveiliging om onbekende bedreigingen te identificeren, fouten te detecteren, bedreigingen te voorkomen en niet‑geclassificeerde acties te herkennen. Naast het helpen bij verkeersbeheer, rit‑delen en routeplanning in de reisindustrie, biedt AI ook ondersteuning bij kwaliteitscontrole, inspectie en supply‑chain‑beheer. 

Dan is er robotica, waar AI vaak wordt gebruikt voor het detecteren van obstakels en het vooraf plannen van routes. Binnenkort zal kunstmatige algemene intelligentie (AGI) ook realiteit worden, wat betekent dat machines de intelligentie zullen hebben om intellectuele taken uit te voeren en te voltooien die momenteel alleen door mensen kunnen worden gedaan. Organisaties zoals OpenAI werken aan het creëren van een technologie die de menselijke intelligentie zal overtreffen.

AI om het internet toegankelijker te maken

Zoals we al aangaven, verandert AI bijna elke sector, en toch is dat nog niet de volledige reikwijdte van het gebruik. Bijvoorbeeld, onderzoekers van Ohio State University ontwikkelen een AI‑agent om het internet toegankelijker te maken voor mensen met een beperking. Deze AI‑agent zal in staat zijn het ingewikkelde websysteem te navigeren om complexe taken op elke website uit te voeren met eenvoudige taalopdrachten.  

Volgens de studie gepresenteerd op de 37e Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) in december, zijn er toenemende barrières voor het toegang krijgen tot het internet, waarop we voor ons dagelijks leven en werk vertrouwen. Om dergelijke obstakels te verwijderen en de ongelijkheid te verkleinen, vooral voor mensen met een beperking, gebruikte de studie informatie van live sites en creëerde web‑agents.

Deze online AI‑helpers maken gebruik van een deep‑learning‑algoritme en grote taalmodellen (LLM’s) om te werken zoals wij mensen doen bij het browsen op internet. Het model dat is gecreëerd kan de lay‑out en functionaliteit van verschillende websites begrijpen alleen door zijn vermogen om taal te verwerken en te voorspellen.

Om deze oplossing te ontwikkelen, creëerde het team eerst de dataset Mind2Web voor algemene web‑agents. Onderzoekers gebruikten 137 verschillende echte websites voor meer dan 2.000 open‑ended taken, zoals het volgen van beroemdheden op sociale media, het boeken van internationale vluchten en het plannen van tests bij de DMV, om hun agents te trainen.

Volgens medeauteur van de studie, Yu Su, assistent‑professor computerwetenschappen en engineering aan Ohio State, was het grotendeels dankzij het vermogen van hun model om de complexe en dynamische aard van hedendaagse websites te adopteren en het voortdurend ontwikkelende internet te verwerken dat hun agents succesvol waren. Su zei:

“Het is pas mogelijk geworden om iets dergelijks te doen dankzij de recente ontwikkeling van grote taalmodellen zoals ChatGPT.” 

Sinds de chatbot in november 2022 publiek werd, hebben miljoenen mensen het gebruikt om content te creëren. Recentelijk onthulde Sam Altman, CEO van OpenAI, dat de nieuwste versie van de chatbot GPT‑5 dit jaar zal worden uitgebracht met videofunctionaliteit en meer nauwkeurigheid. Volgens Altman zal AI niet alleen de manier waarop we werken veranderen, maar technologische vooruitgang zal “de snelheid van wetenschappelijke ontdekkingen enorm versnellen.”

Naast Mind2Web introduceerden onderzoekers van Ohio State ook een framework genaamd MindAct, dat zowel kleine als grote taalmodellen gebruikt om taken uit te voeren. Door beide modellen te gebruiken, ontdekte het team dat hun framework andere gangbare modelleringsstrategieën kan overtreffen en verschillende concepten redelijk goed kan begrijpen.

Zodra het model is verfijnd, zou het kunnen worden gebruikt naast open‑ en closed‑source LLM’s zoals Flan‑T5 of GPT‑4, noteerde de studie, die wordt ondersteund door de National Science Foundation, het US Army Research Lab en het Ohio Supercomputer Center.

Te midden hiervan benadrukte de studie het ethische probleem van het creëren van flexibele AI, die, hoewel ze op vele manieren extreem nuttig kan zijn voor mensen, zoals surfen op het web, het internet kan omvormen tot een ongekend krachtig hulpmiddel door systemen zoals ChatGPT te verbeteren.

“Aan de ene kant hebben we een enorm potentieel om onze efficiëntie te verbeteren en ons in staat te stellen ons te concentreren op het meest creatieve deel van ons werk,” zei Su, toevoegend, “maar aan de andere kant is er een enorm potentieel voor schade.” Dit kan zich uiten in het verspreiden van desinformatie of het misbruiken van financiële informatie.

Volgens Su moeten we allemaal “uiterst voorzichtig” zijn met deze risico’s en moeten we samenwerken om ze te mitigeren. Hij wees erop dat de voortgang in AI door continu onderzoek de samenleving zal helpen een grote groei te ervaren in de komende jaren.

De grote rol van AI in de gezondheidszorg 

Een ander gebied waar AI zich blijkt te ontpoppen tot een game‑changer is de gezondheidszorg, waarbij verschillende aspecten van deze sector worden verbeterd.  

Gezondheidszorg is een belangrijk onderdeel van ons leven om ziekten te voorkomen en de kwaliteit van leven te verbeteren. De sector kampt echter met inefficiënte processen en stijgende medische kosten. Hier kan AI het gezicht van de gezondheidszorg volledig veranderen door processen te stroomlijnen en te helpen bij het onderzoek naar levensreddende medicijnen door historische data en medische intelligentie te combineren. Op deze manier kunnen organisaties hun R&D‑kosten verlagen terwijl de output toeneemt.

AI‑gestuurde virtuele assistenten helpen mensen door onnodige ziekenhuisbezoeken te verminderen en de tijd van zorgprofessionals te besparen. Chatbots kunnen ook worden gebruikt om patiëntafspraken te plannen, informatie te verstrekken, patiëntgegevens in te vullen en verzekeringsvragen af te handelen. 

Medische instellingen kunnen patiënten verder analyseren om inzichten te ontdekken en acties voor te stellen met grotere nauwkeurigheid om mortaliteit te verlagen en de patiënttevredenheid te verhogen. Patiëntgegevens, zoals medische geschiedenis en genetisch profiel, kunnen ook worden gebruikt om gepersonaliseerde medicaties en de beste behandelplannen te bieden. Ziekenhuizen kunnen AI ook inzetten voor marktonderzoek om diensten te optimaliseren en optimale marketingstrategieën te creëren voor merkbeheer en marketing.

Bovenop dit alles wordt de technologie gebruikt om geavanceerde machines te bouwen die ziekten kunnen detecteren en chronische aandoeningen kunnen analyseren om vroege diagnoses te waarborgen. 

Recentelijk heeft een nieuwe studie gefinancierd door de Swedish Brain Foundation, de Swedish Foundation for Strategic Research, de Swedish Research Council en anderen, machine learning gebruikt om ernstige multiple sclerose (MS) te voorspellen. MS is een chronische ziekte van het centrale zenuwstelsel die onvoorspelbaar is, met een progressie die sterk varieert van persoon tot persoon. 

Er wordt aangenomen dat het een auto‑immuunziekte is, wat betekent dat het immuunsysteem het eigen lichaam aanvalt. Bij MS wordt een vetachtige stof genaamd myeline aangevallen, waardoor zenuwen in de hersenen en het ruggenmerg beschadigd raken. Dit komt doordat myeline de zenuwaxonen omhult en isoleert om signalen te laten doorgeven, wat wordt beïnvloed wanneer het beschadigd is.

Dus, om een manier te vinden om de ziekte in een vroeg stadium te detecteren, werkten onderzoekers van de Linköping Universiteit, het Karolinska Instituut en de Universiteit van Skövde samen voor deze studie. 

Onderzoekers analyseerden ongeveer 1.500 eiwitmonsters met behulp van machine learning. Het was eigenlijk de eerste studie die zo’n grote hoeveelheid eiwitten meet met de proximity extension assay (PEA), een zeer gevoelige methode, in combinatie met next‑generation sequencing (NGS). De gebruikte technologie maakt nauwkeurigere metingen van zeer kleine hoeveelheden mogelijk, wat vooral belangrijk is omdat deze eiwitten vaak in zeer lage concentraties aanwezig zijn.

De studie vond dat een combinatie van 11 eiwitten zowel korte‑termijn – een specifiek eiwit genaamd neurofilament light chain (NfL) was een betrouwbare indicator hiervoor – als lange‑termijn ziekte‑activiteit en invaliditeit‑uitkomsten kan voorspellen. Deze combinatie van eiwitten werd later bevestigd bij MS‑patiënten in een aparte groep. 

Bovendien moeten deze eiwitten in cerebrospinale vloeistof worden gemeten in plaats van in het bloed om een beter beeld te krijgen van wat er gebeurt in het centrale zenuwstelsel. Deze eiwitten kunnen verder worden gebruikt om behandelingen voor elke patiënt af te stemmen, afhankelijk van de verwachte ernst van de MS. 

Klik hier om meer te leren over de groeiende synergie tussen AI en neurowetenschap.

Bedrijven die AI voorop lopen 

Nu AI de norm is geworden en de wereldwijde omzet van de AI‑softwaremarkt naar verwachting $126 mrd tegen 2025 zal bedragen, springt iedereen op deze kar. Maar sommige bedrijven maken een grote indruk in de sector met innovatieve machine‑learning‑implementaties:

1. Microsoft

De tech‑gigant biedt een zakelijke AI‑assistent, Office 365 Copilot. Microsoft (MSFT ), de grootste investeerder in OpenAI, heeft onlangs een AI‑gestuurde tool, “Reading Coach”, gelanceerd. 

Met een marktkapitalisatie van $2,9 tn worden MSFT‑aandelen verhandeld tegen $398, een stijging van 4,74 % YTD. De omzet van het bedrijf (TTM) bedraagt $218,3 mrd, EPS (TTM) is 10,33, P/E (TTM) is 38,14, en het betaalt een dividendrendement van 0,76 %.

2. Tesla

Het bedrijf produceert elektrische voertuigen met autonome rij‑mogelijkheden. CEO Elon Musk beschouwt Tesla als een “AI/robotics‑bedrijf” en beweerde ooit dat ze “de meest geavanceerde AI in de echte wereld” ontwikkelen.

Met een marktkapitalisatie van $673,55 mrd worden TSLA‑aandelen verhandeld tegen $209,20, een daling van 14,72 % YTD. De omzet van het bedrijf (TTM) bedraagt $95,92 mrd, EPS (TTM) is 2,10, en P/E (TTM) is 68,28.

3. Luminar Technologies

Het bedrijf produceert geavanceerde LIDAR‑gebaseerde voertuig‑visieproducten. Zijn sensoren gebruiken vezellasers die AI‑gebaseerde softwaresystemen van zelfrijdende auto’s een diepgaand inzicht in hun omgeving geven. 

Met een marktkapitalisatie van $1,095 mrd worden LAZR‑aandelen verhandeld tegen $2,19, een daling van 35,9 % YTD. De omzet van het bedrijf (TTM) bedraagt $58,79 mrd, EPS (TTM) is -1,50, en P/E (TTM) is -1,44.

Slotgedachten

2023 bracht AI in de mainstream, en naarmate de populariteit en het gebruik van de technologie groeien, zal de prestaties ook aanzienlijk groeien door continu onderzoek en investeringen. AI’s flexibiliteit transformeert al verschillende sectoren, en naarmate we vooruitgaan, zullen de toepassingen alleen maar innovatie en sectoren verder stimuleren. Zoals Su zei, zal het “mensen tijd besparen en het onmogelijke mogelijk maken.” 

Klik hier om alles te leren over investeren in kunstmatige intelligentie.