Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Ynformele Care Assistant
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, IAMA
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
Doel: Doel fan de Soarchassistint is om mantelsoargers op maat maatwurk foarljochting en tagong ta soarch oan te bieden. Boppedat helpt it de gemeente Assen om better beliedsynsjoch te krijen yn de mantelsoarchbefolking. It úteinlike doel is om de lêst fan soarchferliening te ferminderjen, kommunikaasje en koördinaasje te ferbetterjen, de kennis en feardichheden fan fersoargers te fergrutsjen en har wolwêzen te befoarderjen.
Impact: It algoritme hat in wichtige ynfloed op 'e stipe fan ynformele fersoargers. Troch it jaan fan persoanlike ynformaasje en bystân helpt it fersoargers om better ynformearre te wurden en te stypjen yn har soarchtaak. Dit liedt ta ferbettere kwaliteit fan soarch en tanommen wolwêzen fan sawol ynformele fersoargers as dyjingen dy't soarch nedich binne. Dêrnjonken jout it algoritme de gemeente weardefolle ynsjoch yn de behoeften en skaaimerken fan de ynformele soarchbefolking, wat helpt by it formulearjen fan effektyf belied en gerichte stipe.
Afwagings
Foardielen:
It algoritme jout fersoargers personaliseare ynformaasje en stipe, sadat se rapper en passender help krije kinne. Dit ferbettert de kwaliteit fan de soarch en fergruttet it wolwêzen fan sawol ynformele fersoargers as de soarch nedich. Derneist soarget it algoritme foar effisjinter kommunikaasje en koördinaasje, wat tiid en boarnen besparret. De sammele gegevens jouwe de gemeente Assen weardefol ynsjoch yn it ferlet fan ynformele fersoargers, wêrtroch mear doelgerichte beliedsûntwikkeling mooglik is. Fersoargers belibje mear gemoedsrêst troch doelrjochte advys, wêrtroch't se har better stipe fiele.
Neidielen:
D'r is in risiko fan bias, dy't bepaalde groepen ynformele fersoargers befoarderje of neidiel kinne. It ferwurkjen fan persoanlike gegevens bringt ek privacyrisiko's mei, lykas unautorisearre tagong ta gefoelige ynformaasje. Fierders kinne soarchferlieners mei beheinde digitale feardichheden muoite hawwe mei it brûken fan de app, wat liede kin ta ûngelikense tagong ta stipe.
Alternativen:
Hânlieding troch gemeentemeiwurkers is mooglik, mar minder effisjint en minder persoanalisearre. Algemiene ynformaasjefoarsjenning, bygelyks fia brosjueres of websiden, biedt gjin oplossingen op maat en past minder goed by de yndividuele ferlet fan mantelsoargers.
Etyske oerwegingen:
It garandearjen fan privacy en gegevensbeskerming is essinsjeel; Dit wurdt regele troch in DPIA en neilibjen fan de GDPR, mei passende feiligensmaatregels. Om gelikense behanneling te garandearjen, wurdt it algoritme regelmjittich kontrolearre op bias en wurde audits útfierd. Transparânsje wurdt levere troch dúdlik ynformearjen fan soarchferlieners oer it gebrûk fan it algoritme en de ferwurking fan har gegevens.
Konklúzje:
It algoritme biedt grutte foardielen foar it stypjen fan mantelsoargers en it beliedsynsjoch fan de gemeente Assen. Hoewol der risiko's binne, wurde dy beheind troch passende maatregels op it mêd fan privacy, gelikense behanneling en transparânsje. De foardielen wegen op tsjin de neidielen, rjochtfeardigje it gebrûk fan it algoritme en drage by oan it wolwêzen fan ynformele fersoargers.
Minskele tuskenkomst
Mei de resultaten fan it algoritme:
De resultaten fan it algoritme wurde brûkt troch meiwurkers fan de gemeente Assen en oare belutsen organisaasjes lykas Vaart Welzijn. Dizze meiwurkers brûke de ynformaasje om ynformele fersoargers better te stypjen en om belied te foarmjen.
Kontrolearje en oanpasse:
- Minske ferifikaasje: Meiwurkers ferifiearje de útfier fan it algoritme troch de gegevens te fergelykjen mei har eigen kennis en ûnderfining. Se kinne ek om feedback freegje fan fersoargers om te sjen oft it advys en ynformaasje nuttich is.
- Oanpassing: As bliken docht dat it algoritme net goed wurket of ferkeard advys jout, kinne meiwurkers it algoritme oanpasse. Dit wurdt dien troch de gegevens oan te passen of troch it algoritme opnij te trainjen mei nije ynformaasje.
- Regelmjittige audits: Regelmjittige audits wurde útfierd om te kontrolearjen oft it algoritme noch goed wurket en gjin flaters makket. Dit helpt om alle problemen fluch te ûntdekken en op te lossen.
Gjin minsklike yntervinsje:
Yn guon gefallen is gjin minsklike yntervinsje nedich. As it algoritme bygelyks automatysk berjochten nei fersoargers ferstjoert mei tips en advys, bart dat sûnder dat in meiwurker dit kontrolearje moat.
Risikobehear
Technyske risiko's:
De gegevensfeiligens fan fersoargers wurdt garandearre troch fersifering, feilige opslach en it brûken fan SSL/HTTPS foar feilige kommunikaasje. De leveransier is ferantwurdlik foar it ûnderhâld fan systemen en software, mei regelmjittige updates en kontrôles om de feiligens en wurking fan it algoritme te garandearjen. It funksjonearjen fan it algoritme wurdt kontinu kontrolearre, sadat eventuele flaters fluch ûntdutsen en oplost wurde.
Juridyske risiko's:
It algoritme is GDPR-kompatibel en in DPIA is útfierd om privacyrisiko's te identifisearjen en te ferminderjen. Fersoargers wurde dúdlik ynformearre oer it gebrûk fan har gegevens en hoe't it algoritme wurket; in algoritme útlis is beskikber. Dêrnjonken jouwe fersoargers eksplisite tastimming foar it brûken fan har gegevens binnen de app.
Finansjele risiko's:
De ûntwikkelings- en ûnderhâldskosten fan it algoritme wurde regelmjittich evaluearre om effisjint gebrûk fan boarnen te garandearjen. D'r is in fêst budzjet foar it projekt, mei periodike resinsjes om te soargjen dat de útjeften binnen de grinzen bliuwe.
Etyske risiko's:
Om diskriminaasje foar te kommen, wurdt it algoritme regelmjittich kontrolearre op bias troch kontrôles en tafersjoch. Transparânsje en útlis binne wichtige útgongspunten: ynformele fersoargers krije dúdlike ynformaasje oer hoe't it algoritme wurket en hoe't har gegevens brûkt wurde. Doel is om te soargjen foar in earlike en objektive behanneling fan alle ynformele fersoargers, nettsjinsteande eftergrûn of digitale feardichheden.
Periodyk tafersjoch:
Regelmjittige audits soargje foar it juste funksjonearjen fan it algoritme en helpe om alle problemen fluch op te lossen. De ynfloed en prestaasjes fan it algoritme wurde periodyk evaluearre, en ferbetterings wurde makke wêr nedich. Feedback fan fersoargers en meiwurkers wurdt aktyf sammele en brûkt om it algoritme fierder te optimalisearjen.
Wettlike basis
De wetlike basis foar it proses dêr't it algoritme yn brûkt wurdt, is de Wet Maatskiplike Stipe (Wmo). Doel fan dizze wet is om minsken sa lang mooglik selsstannich thús te wenjen en mei te dwaan oan de maatskippij. De Wmo bepaalt dat gemeenten ferantwurdlik binne foar it jaan fan stipe oan minsken dy't help nedich binne, lykas âlderein, minsken mei in beheining en mantelsoargers.
Doel fan de WMO:
- Unôfhinklikens: De wet helpt minsken om sa lang mooglik selsstannich te libjen en te funksjonearjen yn har eigen omjouwing.
- Partisipaasje: De wet befoarderet aktive partisipaasje yn 'e maatskippij, bygelyks troch frijwilligerswurk of sosjale aktiviteiten.
- Stipe: Gemeenten moatte der foar soargje dat minsken dy't help nedich hawwe, lykas mantelsoargers, de goede stipe krije. Dat kin fariearje fan húshâldlike help oant begelieding en deiopfang.
It algoritme wurdt brûkt om mantelsoargers better te stypjen en om beliedsynsjoch te krijen yn de mantelsoarchbefolking binnen de gemeente Assen. Troch it algoritme te brûken kin de gemeente effisjinter en doeliger stipe jaan, wat past by de doelstellings fan de Wmo.
Links nei wettlike basis
Link nei ferwurkingsregister
Impacttoetsen
- Data Protection Impact Assessment (DPIA): niet gepubliceerd
- Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA): niet gepubliceerd
Wurking
Gegevens
Persoanlike gegevens:
- E-postadres: Ynfierd troch fersoargers sels.
- Brûkersnamme: Ynfierd troch fersoargers sels.
- Leeftydskategory: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
- Wengemeente: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
- Famylje gearstalling: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
- Soarchintensiteit: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
- Berop: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
- Sûnensgegevens: Opsjoneel, ynfierd troch fersoargers sels.
Boarnen fan gegevens:
- Soarchferlieners sels: De gegevens wurde fia de app direkt troch de fersoargers ynfierd.
- Gemeente Assen: Algemiene ynformaasje en beliedsgegevens.
- Partners lykas Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland: Spesifike ynformaasje en ynhâld foar fersoargers.
- Fersekeringsbedriuwen, VEGRO, Medipoint: Ynformaasje oer produkten en tsjinsten foar sûnenssoarch.
Gebrûk fan gegevens:
- Algoritme training: De ynfiergegevens wurde brûkt om it algoritme te trenen en te ferbetterjen.
- Persoanlike stipe: It algoritme analysearret de gegevens om rjochte advys en ynformaasje te jaan oan fersoargers.
- Beliedsynsjoch: De ynsammele gegevens helpe de gemeente Assen om better ynsjoch te krijen yn de behoeften fan mantelsoargers en om doelbewust belied te foarmjen.
Technyske wurking
Ynfier: It algoritme brûkt ferskate soarten gegevens dy't troch de fersoargers sels fia de app ynfierd wurde. Dizze gegevens omfetsje:
- E-postadres
- Brûkersnamme
- Age kategory
- Wengemeente
- Famylje komposysje
- Soarchintensiteit
- Berop
- Health gegevens
Dêrneist brûkt it algoritme ynformaasje en ynhâld fan partners lykas Alzheimer Nederland, Dokter Drenthe, Epilepsie Nederland, fersekeringsmaatskippijen, VEGRO, Medipoint, en algemiene polisgegevens fan de gemeente Assen.
Operaasje: It algoritme is in selslearend model dat techniken foar masinelearen brûkt, ynklusyf neurale netwurken en gearwurkjend filterjen. It algoritme giet troch de folgjende stappen:
- Datasammeling: De ynfierde gegevens fan ynformele fersoargers wurde sammele en opslein yn in feilige databank.
- Data-analyze: It algoritme analysearret de gegevens om patroanen en trends te identifisearjen. Dit brûkt techniken lykas klustering en klassifikaasje om de gegevens te kategorisearjen.
- Training: It algoritme wurdt trainearre mei in trainingsset mei gegevens. Neurale netwurken wurde brûkt om it model te optimalisearjen en de krektens te ferbetterjen.
- Validaasje: It model wurdt falidearre tsjin in unôfhinklike testsuite om prestaasjes en krektens te beoardieljen. Dit sjocht nei metriken lykas presyzje, weromroppen en F1-score.
- Oanpassing: Op grûn fan de falidaasjeresultaten wurdt it model oanpast en optimalisearre. Dit kin omfetsje it oanpassen fan bepaalde parameters of it oplieden fan it model mei nije gegevens.
Utfier: De útfier fan it algoritme bestiet út personaliseare advys en ynformaasje foar fersoargers. Dit omfettet:
- Tips en advys basearre op de spesifike situaasje en behoeften fan de fersoarger.
- Periodike berjochten mei relevante ynformaasje, lykas herinneringen om hydratisearre te bliuwen yn waarm waar.
- Beliedsynsjoch foar de gemeente Assen, lykas statistiken en trends oer de mantelsoarchbefolking.
Leveransier
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- It algoritme helpt de CIZ-meiwurker it soarchprofyl te kiezen dat it bêste past by de soarchferlet fan de kliïnt. In soarchprofyl jout oan hokker soarch immen nedich hat.Lêst feroare op 31 oktober 2024 om 16:40 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme stipet de adviseur by it advisearjen fan tsjinsten oan 'e klant. Op grûn fan fragelisten stelt it algoritme tsjinsten foar dy't de boarger helpe kinne. De adviseur kin sels beslute hokker tsjinsten oernommen wurde en oft oare tsjinsten nedich binne.Lêst feroare op 11 maart 2025 om 13:39 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Heechrisiko AI-systeem
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Bûten gebrûk
- It algoritme 'Soarchfergoeding berekkenje' brûkt regels foar soarchútkearing om it rjocht op en it bedrach fan soarchútkearing te berekkenjen. Dat wurdt dien mei soarchfersekeringsgegevens fan en oer de oanfreger en útkearingspartner.Lêst feroare op 26 maart 2025 om 15:54 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme sammelet alle jierrekkens dy't iepenbier by it CIBG yntsjinne wurde en kombinearret dy mei jierrekkens dy't troch de gemeente Tilburch sels by oanbieders oanfrege wurde. Dat docht bliken út in dashboard dêr't de gemeente Tilburg út de jierrekken kontrolearje kin oft soarchoanbieders har kontrakt ôfspraken neikomme.Lêst feroare op 26 juny 2024 om 19:13 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn ûntwikkeling
- De firtuele assistint Gem is in digitaal helpmiddel op de webside West Betuwe foar it beantwurdzjen fan boarger- en bedriuwsfragen. Jo kinne prate mei Gem fia de petear knop op ús websiden.Lêst feroare op 20 febrewaris 2025 om 12:29 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk