Over de leerstoel

Een belangrijk artefact van de informatica en de AI zijn data-gedreven en kennis-gedreven computationele modellen (of combinaties daarvan) die gebruikt kunnen worden in ontwerp scenario’s (computer aided design) of in beslissingsondersteuning (decision support), recentelijk steeds vaker als onderdeel van digital twins. Ook in de geneeskunde en de medtech en pharma industrie vindt deze insilico aanpak steeds meer toepassingen. Het IvI heeft de afgelopen jaren in haar AI - en Computational Science onderzoek steeds meer nadruk gelegd op modellen als digital twins en decision support in health. Een zeer belangrijk aspect bij dergelijke toepassingen is dat van credibility (geloofwaardigheid). Hoe kan van een model formeel aangetoond worden dat het binnen de beoogde gebruikerscontext voldoende nauwkeurige voorspellingen doet? Dit omvat o.a. verification, validation, en uncertainty quantification (VVUQ) en model discrepancy. Binnen toepassingen in het domein van health speelt ook ethiek en regelgeving een belangrijke rol. Als bijvoorbeeld een model in een klinische toepassing gebruikt wordt bij beslissingsondersteuning wordt dat gezien als software as a medical device en is formele accreditatie noodzakelijk. Hoewel er binnen de FDA nu formele methoden zijn geaccepteerd in relatie tot mechanistische modellen voor medical devices (gebaseerd op de ASME V&V40), is de situatie voor data-gedreven, en zeker voor hybride modellen nog vol in ontwikkeling. Binnen Europa is de situatie zeer gefragmenteerd. Het onderzoek van de hoogleraar richt zich op methoden en technieken om credibility van computationale modellen in health aan te tonen, en zal bijdragen leveren aan de regulatory science die nodig is om niet alleen credibility aan te tonen, maar ook om in-silico modellen in kritieke klinische omgevingen te mogen toepassen.