Een recent artikel van de Harvard Business Review benadrukt een kritisch probleem: generalistische AI heeft vaak moeite in de gezondheidszorg omdat het context, nuance en gespecialiseerde kennis mist. Modellen kunnen grafieken lezen, maar interpreteren nog steeds verkeerd wat belangrijke signalen in de praktijk eigenlijk betekenen. De boodschap is duidelijk: AI heeft niet alleen meer data nodig, het heeft hoogwaardige, gevalideerde, domeinbewuste data nodig. Zonder sterke datainfrastructuur kunnen zelfs krachtige modellen gevaarlijke fouten produceren. Hier komen nieuwe infrastructuurlagen om de hoek kijken. Gedecentraliseerde ecosystemen zoals Perceptron zijn bedoeld om omgevingen te ondersteunen waar data, modellen en uitkomsten continu kunnen worden geëvalueerd, gevalideerd en verbeterd. De toekomst van AI zal niet alleen worden bepaald door toegang tot modellen, maar door de kwaliteit van de data erachter en de systemen die worden gebruikt om ze te verifiëren. 🔗Bron: