{"id":80,"date":"2025-07-03T13:13:41","date_gmt":"2025-07-03T13:13:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lcc3.nl\/?page_id=80"},"modified":"2025-08-28T13:37:50","modified_gmt":"2025-08-28T13:37:50","slug":"use-cases","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.lcc3.nl\/?page_id=80","title":{"rendered":"Use cases"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Use cases<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Use Case 1: Risicovoorspelling van mentale gezondheid van jongeren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Verschillende organisaties houden zich bezig met preventie van mentale klachten (bij jeugd): o.a. gemeenten, GGD, scholen, Accare en het sociaal domein. In de huidige maatschappij zijn mentale gezondheidsklachten bij jeugdigen aan het toenemen.<\/p>\n\n\n\n<p>Passende preventieve maatregelen kunnen klachten voorkomen of verminderen en daarmee de druk op de zorg verlagen. Dit willen we doen aan de hand van lokalisatie en identificatie van risicogroepen op basis van AI-technieken. Daarom staan het opdoen van kennis over het ontwikkelen en het daadwerkelijk maken van AI-modellen centraal in deze use case.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.lcc3.nl\/?page_id=128\">Lees verder<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>Use Case 2: LLMs in de zorg<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Deze use case richt zich op het gebruik van Large Language Model (LLM-) technologie in de zorg, waaronder spraakgestuurde rapportagetools en ambient listening-technologie in de zorgpraktijk. Zorgverleners besteden veel tijd aan medische verslaglegging, maar ook aan administratieve taken, wat leidt tot verhoogde werkdruk en minder pati\u00ebntcontact.<\/p>\n\n\n\n<p>Door het inzetten van AI-gedreven technologie\u00ebn zoals ambient listening kunnen gesprekken automatisch samengevat worden en rapportages worden gegenereerd, waardoor zorgverleners zich beter kunnen concentreren op de pati\u00ebntenzorg.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.lcc3.nl\/?page_id=200\">Lees verder<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Use cases Use Case 1: Risicovoorspelling van mentale gezondheid van jongeren Verschillende organisaties houden zich bezig met preventie van mentale klachten (bij jeugd): o.a. gemeenten, GGD, scholen, Accare en het sociaal domein. In de huidige maatschappij zijn mentale gezondheidsklachten bij jeugdigen aan het toenemen. Passende preventieve maatregelen kunnen klachten voorkomen of verminderen en daarmee de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":3139,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-80","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/80","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3139"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=80"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/80\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":230,"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/80\/revisions\/230"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lcc3.nl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=80"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}