Ask Aletta stelt nu vragen terug

Een goed AI-antwoord begint met een goede vraag. In de praktijk bestaan veel vragen echter uit slechts een paar woorden, of ontbreekt er context die het antwoord wezenlijk kan veranderen.

Tot nu toe zou een AI-assistent zulke gaten meestal zelf invullen. Het systeem gaat uit van de meest voorkomende situatie, geeft een algemeen antwoord en laat het vervolgens aan de gebruiker om te controleren of de aannames kloppen.

Ask Aletta kiest nu voor een andere aanpak. Wanneer er nog onvoldoende informatie is om te begrijpen wat de gebruiker wil bereiken, stelt Ask Aletta eerst een klein aantal gerichte vervolgvragen.

Mensen helpen om AI goed te gebruiken

We bouwen al langer functies die mensen helpen om meer uit Ask Aletta te halen.

We waarschuwen gebruikers wanneer ze op het punt staan persoonsgegevens te delen, voordat die informatie ter verwerking wordt verstuurd. Onze promptcoach geeft maximaal drie suggesties om een vraag scherper te formuleren. Daarnaast onderhouden we een groeiende promptbibliotheek waarin gebruikers goede toepassingen kunnen ontdekken en kunnen beginnen met een beproefde prompt. Ze hoeven dan alleen nog de relevante context in te vullen.

Deze functies dragen bij aan AI-geletterdheid: de kennis en vaardigheden die mensen nodig hebben om AI effectief en verantwoord te gebruiken. De Europese AI-verordening verplicht aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen terecht om maatregelen te nemen die zorgen voor voldoende AI-geletterdheid bij de mensen die met deze systemen werken.

Maar wetgeving is niet de reden dat we deze functies zijn gaan bouwen. We doen het omdat beter gebruik leidt tot betere resultaten, snellere adoptie en uiteindelijk meer waarde voor zorgprofessionals. Veel van onze klanten vertellen ons dat deze begeleiding een van de redenen is waarom ze voor Ask Aletta kiezen.

Wanneer belangrijke context ontbreekt

Het principe ‘garbage in, garbage out’ geldt voor ieder AI-model. Onze productfilosofie is daarom om het zo makkelijk mogelijk te maken een bruikbaar resultaat te krijgen, ook wanneer de eerste vraag nog niet compleet is.

We zien regelmatig vragen die uit slechts enkele woorden bestaan. Andere vragen zijn helder geformuleerd, maar missen informatie die nodig is om een specifiek antwoord te geven.

Het antwoord op een vraag over een klinische richtlijn kan bijvoorbeeld verschillen afhankelijk van de leeftijd van de patiënt. Ook comorbiditeiten, nierfunctie, bestaande medicatie en de ernst van het klinische beeld kunnen van invloed zijn op welke stappen relevant zijn.

Hetzelfde geldt voor het opstellen van documenten. Wanneer je een AI-assistent vraagt een patiëntbericht te schrijven zonder het beoogde resultaat, relevante patiëntkenmerken of de voorgeschreven behandeling te vermelden, krijg je meestal een algemene tekst. Die kan overtuigend klinken en toch informatie missen die in de betreffende situatie belangrijk is.

Van aannames naar vragen

Neem deze opdracht:

Stel een bericht op met instructies over allopurinol. Leg uit wat de patiënt moet weten over het gebruik, mogelijke bijwerkingen en wat de patiënt moet doen bij vragen.

Voorheen zou Ask Aletta een algemeen bericht hebben opgesteld op basis van de meest voorkomende situatie. De zorgprofessional moest daarna zelf controleren of de onderliggende aannames overeenkwamen met de situatie van de patiënt.

Ask Aletta vraagt nu eerst naar context die van invloed kan zijn op het document, bijvoorbeeld:

• Wat zijn de voorgeschreven dosering en innamemomenten?
• Voor welke indicatie is allopurinol voorgeschreven?
• Zijn er relevante patiëntkenmerken, zoals een verminderde nierfunctie, waarmee rekening moet worden gehouden?

De zorgprofessional houdt de controle en vult zelf de ontbrekende klinische context aan. Na het beantwoorden van de vervolgvragen kan Ask Aletta een document opstellen dat specifiek past bij de beoogde situatie, in plaats van een algemeen sjabloon op basis van impliciete aannames.

Eerst vragen, dan antwoorden

Dit lijkt misschien een kleine verandering in de interface, maar het betekent een wezenlijke verschuiving in de manier waarop mensen met AI werken.

De meeste AI-tools zijn ontworpen om direct antwoord te geven. Daardoor voelen ze snel, maar snelheid heeft weinig waarde wanneer het systeem de vraag verkeerd heeft begrepen of stilzwijgend een cruciaal gat heeft ingevuld.

Soms helpt een AI-assistent het beste door niet onmiddellijk te antwoorden. Eerst herkennen welke informatie nog ontbreekt, vervolgens de juiste vragen stellen en pas daarna verdergaan.

Dat is wat Ask Aletta nu doet.