Als Clinical Data Engineer bij de datahub van de intensive care van het Erasmus MC houdt Björn van der Ster zich dagelijks bezig met het verwerken en analyseren van complexe medische datastromen. Met een achtergrond in machine learning, generative AI en data-engineering werkt hij aan innovatieve applicaties die de zorg op de IC verbeteren. Zijn expertise strekt zich uit van data-extractie en verwerking tot het ontwikkelen van dashboards, webapplicaties en AI-modellen die klinische besluitvorming ondersteunen. Daarnaast is hij postdoc binnen de Dynamo-onderzoeksgroep van het Amsterdam UMC, waar hij onderzoek doet naar het gebruik van machine learning op bloeddrukcurves en andere klinische gegevens.

In deze sessie gaat hij in op de integratie van machine learning in de klinische praktijk, met een specifieke focus op bloeddrukcurves. Hoe kunnen geavanceerde algoritmen bijdragen aan vroegtijdige detectie van hemodynamische instabiliteit? Wat zijn de technische en ethische uitdagingen bij het implementeren van AI in de kliniek? En welke rol kunnen technische geneeskundigen spelen in het ontwikkelen en toepassen van deze technieken?