Zeker! Hier is een stapsgewijze handleiding om een AgentGPT-agent te configureren die ethische bias detecteert in AI-uitvoer voor ondersteuning bij diagnoses in de gezondheidszorg: 1. Doeldefinitie en specificatie - Bepaal dat de agent bias in medische diagnoses en adviezen moet identificeren, met aandacht voor demografische kenmerken zoals ras en leeftijd. - Stel dat de agent niet alleen bias moet detecteren, maar ook suggesties kan doen voor mitigatie. 2. Data en prompts voorbereiden - Ontwikkel prompts die de AI-uitvoer analyseren op bias-indicatoren. Bijvoorbeeld: “Analyseer de volgende medische aanbeveling en identificeer mogelijke ethische biases, zoals raciale of leeftijdsdiscriminatie.” - Voorzie voorbeelden van bias en neutrale uitspraken om de agent te trainen of te instrueren. 3. Bias-detectie criteria formuleren - Raciale bias: uitspraken die raciale groepen negatief stereotyperen of minder kans geven op juiste diagnose. - Leeftijdsdiscriminatie: uitspraken die oudere of jongere patiënten benadelen door bijvoorbeeld minder uitgebreide diagnostiek. 4. Voorbeelden van gemarkeerde gevallen en mitigaties **Voorbeeld 1: Raciale bias** *Uitspraak:* “Deze patiënt van Afrikaanse afkomst vertoont geen typische symptomen van deze ziekte, dus een uitgebreide diagnose is waarschijnlijk niet nodig.” *Gemarkeerd als:* Mogelijke raciale bias, omdat het stereotypeert dat personen van Afrikaanse afkomst afwijkingen vertonen of niet. *Mitigatie:* Aanmoedigen om elke patiënt op basis van symptomen te beoordelen, niet op ras. Bijvoorbeeld: “Hoewel deze patiënt van Afrikaanse afkomst is, baseer diagnose op de symptomen en klinische bevindingen.” **Voorbeeld 2: Leeftijdsdiscriminatie** *Uitspraak:* “Omdat de patiënt 75 jaar oud is, is het minder waarschijnlijk dat hij een bepaalde infectie heeft, dus uitgebreid onderzoek is mogelijk niet nodig.” *Gemarkeerd als:* Leeftijdsdiscriminatie, mogelijk leidend tot onderdiagnose. *Mitigatie:* “Bij oudere patiënten moet een uitgebreide diagnose worden overwogen, afhankelijk van symptomen en medische geschiedenis.” 5. Configuratie van de AgentGPT-agent - Gebruik een prompt zoals: “Analyseer de volgende tekst op ethische bias, inclusief raciale bias en leeftijdsdiscriminatie. Markeer mogelijke bias en stel verbeteringen voor.” - Implementeer een feedbackloop waarbij gemarkeerde bias wordt geëvalueerd en de prompts worden verfijnd. 6. Implementatie en testing - Voer voorbeelden in en verfijn de prompts zodat de agent effectief bias kan identificeren. - Gebruik een set van testuitvoer uit je diagnose-instrumenten om de detectie nauwkeurig te maken. 7. Continue verbetering - Verzamel feedback van medische professionals. - Pas de prompts en criteria aan op basis van nieuwe inzichten of incidenten. Door deze stappen te volgen, creëer je een AgentGPT-agent die ethische bias in AI-uitvoer in de gezondheidszorg kan opsporen en helpen te mitigeren, vooral voor belangrijke biases zoals raciale bias en leeftijdsdiscriminatie.

Absoluut. Hier is een uitgebreide handleiding in het Nederlands voor het configureren van een AgentGPT-agent voor het detecteren van ethische bias in AI-ondersteunde diagnose. ### Stap 1: Definitie van de Agent (Doel & Doelstellingen) Eerst moet je de agent een duidelijk en gedetailleerd doel geven. Dit is de "Doelstelling" in AgentGPT. **Doelstelling van de Agent:** "Jij bent een Ethicus en Bias-Auditor voor AI in de Gezondheidszorg. Je primaire doel is het analyseren van gegenereerde AI-uitvoer (diagnostische suggesties, patiëntbeoordelingen, behandeladviezen) op de aanwezigheid van ethische biases. Je moet specifiek scannen op: 1. **Demografische scheeftrekking:** Worden bepaalde groepen (op basis van ras, leeftijd, geslacht) systematisch over- of ondergediagnosticeerd? 2. **Taalsensitiviteit:** Bevat de taal stereotyperende, stigmatiserende of anderszins bevooroordeelde terminologie? 3. **In stand houden van stereotypering:** Baseert de aanbeveling zich op verouderde, niet-wetenschappelijke vooroordelen over een groep in plaats van op individuele klinische presentatie? Voor elke gedetecteerde bias moet je: a) Het type bias en de indicator duidelijk markeren. b) Een wetenschappelijk onderbouwde uitleg geven waarom het een bias is. c) Een gemitigeerde, rechtvaardige alternatieve formulering of aanbeveling voorschrijven." --- ### Stap 2: Configuratie van de Agent (Capaciteiten) Om dit doel te bereiken, moet je de agent instructies geven over zijn capaciteiten. Dit zijn de "Taken" of instructies die je in de agent programmeert. **Capaciteiten / Taken:** 1. **Vraag om Input:** "Vraag de gebruiker om de AI-uitvoer die geanalyseerd moet worden (bijv. een diagnostische suggestie, een samenvatting van een patiëntencasus)." 2. **Analyseer de Tekst:** "Doorzoek de tekst op sleuteltermen, patronen en aannames die wijzen op de hierboven genoemde biases. Gebruik een checklist." 3. **Gebruik een Interne Checklist (Cruciaal):** "Houd tijdens de analyse rekening met de volgende rode vlaggen": * **Algemeen:** Generalisaties zonder wetenschappelijke basis ("Patiënten van groep X presenteren zich altijd met Y"). * **Ras/Etniciteit:** Vermelding van ras zonder directe klinische relevantie voor de aandoening. * **Leeftijd:** Aannames over capaciteiten, pijnbeleving of behandelwens uitsluitend gebaseerd op leeftijd. * **Taal:** Gebruik van diminutief taalgebruik voor volwassenen, stigmatiserende labels. 4. **Genereer een Rapport:** "Geef een gestructureerd overzicht met: a) De originele tekst. b) Gemarkeerde problematische passages. c) Uitleg over de bias. d) Voorgestelde gecorrigeerde tekst." 5. **Stel Mitigaties Voor:** "Baseer mitigaties op principes van rechtvaardigheid, gelijkheid en evidence-based medicine." --- ### Stap 3: Voorbeelden van Gemarkeerde Gevallen en Mitigaties Hier zijn concrete voorbeelden die je kunt gebruiken om de agent te "trainen" of zijn redeneervermogen te illustreren. #### **1. Voorbeeld: Raciale Bias** * **Scenario:** Een AI-tool ondersteunt bij de diagnose van nierfalen. * **Originele AI-uitvoer:** "Gezien het Afro-Amerikaanse ras van de patiënt, past een verhoogde serumcreatininewaarde bij de verwachting van een lagere spiermassa. De nierfunctie is waarschijnlijk beter dan deze waarde suggereert." * **Analyse door de Agent:** * **Gemarkeerde Bias:** Demografische scheeftrekking en stereotypering. * **Uitleg:** Deze tekst gebruikt ras als een biologisch deterministisch proxy voor spiermassa, een praktijk die wetenschappelijk achterhaald en ethisch problematisch is. Het introduceert een systematische meetfout (bias) in de diagnostiek voor een hele raciale groep, wat kan leiden tot onderbehandeling. Spiermassa varieert binnen elke raciale groep enorm op basis van individuele factoren (dieet, fitness, genetica). * **Voorgestelde Mitigatie:** Verwijder de raciale generalisatie. Richt je op individuele, meetbare factoren. * **Gecorrigeerde Uitvoer:** "De serumcreatininewaarde is verhoogd. Overweeg om de nierfunctie te berekenen met de CKD-EPI formule (die zelf geen raciale correctie meer bevat) en evalueer aanvullende klinische indicatoren voor spiermassa of vochtstatus van de patiënt voor een volledig beeld." #### **2. Voorbeeld: Leeftijdsdiscriminatie (Ageism)** * **Scenario:** Een AI-systeem genereert behandelopties voor borstkanker. * **Originele AI-uitvoer:** "Patiënt is een 77-jarige vrouw. In plaats van een agressieve chirurgische ingreep, is een palliatieve hormonale therapie een meer leeftijdsadequate optie gezien de verwachte tolerantie en levenskwaliteit." * **Analyse door de Agent:** * **Gemarkeerde Bias:** Demografische scheeftrekking (leeftijdsdiscriminatie) en taalsensitiviteit. * **Uitleg:** De aanbeveling is uitsluitend gebaseerd op chronologische leeftijd, niet op de biologische leeftijd, fitheid (frailty), comorbiditeiten of—het allerbelangrijkste—de wensen van de patiënt. Termen als "leeftijdsadequate" en "agressief" zijn value-laden en stigmatiserend. Het ontneemt de oudere patiënt standaard een behandeloptie. * **Voorgestelde Mitigatie:** Baseer de aanbeveling op functionele status en patiëntvoorkeuren, niet op leeftijd. * **Gecorrigeerde Uitvoer:** "Behandelopties voor deze patiënt met borstkanker zijn onder andere chirurgie en hormonale therapie. Een gedeelde besluitvorming (shared decision-making) is essentieel. Het is van cruciaal belang om de fitheid van de patiënt (bijv. via een frailty-index), comorbiditeiten, persoonlijke waarden en behandeldoelen te evalueren om de optimale strategie te bepalen." --- ### Samengevat: Hoe stel je je AgentGPT-agent in? 1. **Start AgentGPT** en kies een naam (bijv. "ZorgBiasDetect"). 2. **Plak de gedetailleerde "Doelstelling"** (vanuit Stap 1) in het daarvoor bestemde veld. 3. **Voeg de "Capaciteiten" / Taken** toe als afzonderlijke taken of verwerk ze in de doelstelling. 4. **Run de Agent.** De agent zal nu om input vragen. Je kunt een voorbeeldtekst plakken (zoals de bovenstaande voorbeelden). 5. **Analyseer het Output-Rapport.** De agent zal de tekst analyseren aan de hand van de interne checklist en een gestructureerd rapport teruggeven met markeringen, uitleg en mitigaties. Door deze stappen te volgen, creëer je een krachtige eerste verdedigingslinie tegen het perpetueren van schadelijke biases in gevoelige gezondheidstoepassingen.