Datawetenschap in de gezondheidszorg: voordelen, strategieën, toepassingen, tools en toekomstige trends
I write about fintech, data, and everything around it
Benieuwd hoe data science de zorgsector kan helpen? Deze weblog legt uit alles over data wetenschap technologie met 13 gebruik gevallen van praktische data wetenschap toepassingen voor de zorgsector.
Data science is een multidisciplinair veld dat gebruik maakt van wetenschappelijke methoden, dataminingtechnieken, algoritmen voor machine learning en big data om kennis en inzichten te extraheren uit een breed scala aan gestructureerde en ongestructureerde data.
De gezondheidszorg produceert enorme hoeveelheden waardevolle gegevens over demografische gegevens van patiënten, behandelplannen, medische onderzoeksresultaten, verzekeringen, enz. Datawetenschap en big data-analysekan praktische inzichten bieden en helpen bij het besluitvormingsproces voor strategische zorgbeslissingen. Het draagt bij aan het ontwikkelen van een alomvattend beeld van patiënten, klanten en clinici. Datagestuurde besluitvorming opent nieuwe wegen voor het verbeteren van de gezondheidszorg.
Het artikel onderzoekt de huidige staat en vooruitzichten van datawetenschap in de gezondheidszorg, de voordelen benadrukken, de gebruikte kaders en technieken beschrijven, de huidige uitdagingen samenvatten en haalbare oplossingen bespreken.
Laten we beginnen.
Waarom is datawetenschap belangrijk voor de gezondheidszorg?
Volgens een studie, elk menselijk lichaam genereert 2 terabytes aan data per dag. Deze informatie omvat hersenactiviteit, stress, suiker, hartslag en vele andere dingen. Om zulke enorme hoeveelheden gegevens te beheren en te onderhouden, hebben we nu meer geavanceerde technologieën, waaronder datawetenschap. Het helpt bij het volgen van de gezondheid van patiënten door gebruik te maken van geregistreerde gegevens.
Dankzij de data science toepassingen in de zorg is het nu mogelijk om ziektesymptomen in een vroeg stadium op te sporene. Doctors can also monitor patients’ conditions from remote locations thanks to the development of various ground breaking tools and technologies.
Voorheen konden artsen en ziekenhuisadministratie niet een groot aantal patiënten tegelijkertijd behandelen. En door een gebrek aan de juiste behandeling verslechterden de toestand van de patiënt.
Met ddata science-toepassingen in de gezondheidszorg, de situatie is veranderd. Toepassingen op het gebied van datawetenschap en machine learning kunnen artsen via draagbare apparaten op de hoogte stellen van de gezondheidstoestand van patiënten. De ziekenhuisadministratie kan arts-assistenten, assistenten of verplegend personeel naar deze patiënten thuis sturen.
Ziekenhuizen kunnen voor deze patiënten ook diverse diagnostische apparatuur en apparaten installeren. Deze op wetenschap gebaseerde apparaten kunnen gegevens van patiënten verzamelen, zoals hartslag, bloeddruk, temperatuur, enzovoort. Upgrades en meldingen in mobiele applicaties voorzien artsen van real-time gezondheidsgegevens van patiënten. Ze kunnen vervolgens de aandoeningen diagnosticeren en beginnende artsen of verpleegkundigen helpen bij het toedienen van specifieke behandelingen aan patiënten thuis. Dit is hoe datawetenschap kan helpen bij de patiëntenzorg door gebruik te maken van technologie.
Voordelen van datawetenschap in de gezondheidszorg
Voor de gezondheidszorg is datawetenschap nu een essentieel onderdeel en bepalende factor die de sector heeft veranderd. Veel faciliteiten en processen zijn vooruitgegaan dankzij datawetenschap, technologische kennistools en technieken. Het heeft de behandeling en diagnose versneld. Als gevolg hiervan verbetert de workflow van het zorgapparaat. Dit zijn de voordelen van datawetenschap in de gezondheidszorg:
- Het helpt bij het correct omgaan met noodsituaties.
- Het verkort de behandeltijd voor patiënten.
- Het zorgt voor een snelle en passende behandeling.
- Het verbetert de efficiëntie van de workflow in de gezondheidszorg.
- Het helpt bij het verlagen van het risico op falen bij de behandeling van een getroffen persoon.
Waarom zouden organisaties moeten nadenken over een dataafdeling?
De toekomst van elk bedrijf is datagedreven. Gegevens zijn een van de meest waardevolle bronnen voor elke organisatie en zijn de olie die je nodig hebt om het hele bedrijf te runnen. Maar waarom heb je een data-afdeling nodig? Wat doet een dataafdeling dat een IT-afdeling nog niet doet? In deze blog worden al je vragen uitgelegd.
5 strategieën om big data en datawetenschap in de gezondheidszorg te bevorderen
De gezondheidszorg is een van de meest data-rijke sectoren, met meer dan $ 2 biljoen aan data die jaarlijks wordt gegenereerd. De gezondheidszorg is ook een van de meest geavanceerde op het gebied van big data en analyse.
Big data en analyses zijn nu essentieel voor het succes van elk bedrijf, met name bedrijven in de gezondheidszorg. Hier zijn vijf strategieën die u kunt gebruiken om big data en datawetenschap in de gezondheidszorg vooruit te helpen:
1. Uw analyse-infrastructuur opschalen
De belangrijkste uitdaging voor elke organisatie die big data en analyses wil gebruiken, is hoe ze hun oplossingen gaan opschalen. Naarmate de hoeveelheid gegevens die wordt geanalyseerd toeneemt, neemt ook de behoefte aan krachtigere computerbronnen toe. Dit betekent dat u meer servers en opslagruimte nodig heeft dan u aanvankelijk had verwacht, zodat u alle nieuwe gegevens die elke dag in uw systeem binnenkomen, kunt bijhouden.
2. Geavanceerde analyses gebruiken om resultaten te voorspellen
Een van de belangrijkste dingen die u kunt doen om big data en datawetenschap in de gezondheidszorg vooruit te helpen, is geavanceerde analyses te gebruiken om resultaten te voorspellen. Dit is een belangrijk onderdeel bij het bepalen van het beste behandelings- of zorgplan voor uw patiënten. Door individuele records te combineren met historische gegevens, kunt u bepalen hoe individuen reageren op behandelingen en uiteindelijk de patiëntresultaten verbeteren.
3. Beheer van grote datasets
Een andere belangrijke strategie om big data en data science in de gezondheidszorg vooruit te helpen, is het beheer van grote datasets. Grote datasets betekenen dat u meer details over de toestand van elke patiënt kunt analyseren, waardoor u betere diagnoses kunt stellen en betere behandelingen kunt bieden. Het laat je ook patronen in ziekteprogressie zien die voorheen onzichtbaar waren.
4. Patiëntgegevens analyseren door middel van machine learning-algoritmen
Een van de meest veelbelovende toepassingen van big data is het verbeteren van de kwaliteit van de zorg voor patiënten. Met machine learning-algoritmen kunnen medische professionals nauwkeurige diagnoses stellen op basis van bepaalde patronen in de medische dossiers van patiënten. Deze algoritmen helpen ook bij het identificeren van ziektetrends en het voorspellen van toekomstige gezondheidsresultaten, waardoor artsen betere behandelbeslissingen kunnen nemen. Onderzoekers van Stanford University ontwikkelden bijvoorbeeld een algoritme dat kon voorspellen welke patiënten goed zouden reageren op een experimenteel medicijn door hun genetische profielen te analyseren. De onderzoekers testten hun voorspellingen vervolgens op meer dan 600 patiënten met verschillende soorten kanker. De testresultaten bleken uiterst nauwkeurig – slechts één op de 1.000 patiënten die niet goed op het medicijn zouden reageren, kreeg het uiteindelijk toch toegediend.
5. Gezondheidszorg integreren met informatietechnologie
Door gezondheidszorg te integreren met informatietechnologie kunt u patiëntgegevens analyseren om de kwaliteit van de zorg die wordt verleend door artsen, verpleegkundigen en andere zorgverleners die in ziekenhuizen of klinieken werken, te verbeteren. Dit kan worden bereikt door kunstmatige i te introducerenntelligence (AI)-algoritmen in ziekenhuissystemen die patiëntendossiers en klinische aantekeningen analyseren op tekenen van ziekte of ziekte.
Deze aanpak zou het aantal fouten van artsen helpen verminderen, omdat ze nauwkeurige informatie over de toestand van hun patiënten uit hun dossiers zouden kunnen halen in plaats van te moeten vertrouwen op giswerk of persoonlijke ervaring bij het nemen van beslissingen over hun behandelplannen. Het zou ziekenhuizen of klinieken ook in staat stellen behandelingen aan te passen op basis van de gezondheidsgeschiedenis van een persoon, zodat ze bestaande medische aandoeningen kunnen aanpakken voordat ze ernstige problemen worden die spoedeisende zorg vereisen.
Geïntegreerd Command & Control Center: waarom heeft elke organisatie dit nodig?
Heeft u zich ooit een Command & Control Center voorgesteld, binnen handbereik, waar u een overzicht en een compleet 360-graden overzicht van uw bedrijfsvoering in realtime zou kunnen zien? Nou, vandaag is het niet langer nodig. Het is een noodzaak. En deze blog is bedoeld om u te helpen begrijpen waarom elke organisatie een Integrated Command & Control Center nodig heeft en wat de voordelen hiervan zijn.
13 datawetenschap use cases en toepassingen voor de gezondheidszorg
Datawetenschap wordt op verschillende gebieden in de gezondheidszorg gebruikt, waaronder medische beeldvorming, geneesmiddelenontwikkeling, genetica, voorspellende diagnose en vele andere. We zullen elke data science use case in de gezondheidszorg met voorbeelden bespreken.
Healthcare Data Science Use Case #1: Medische beeldvorming
Medische beeldvorming is de primaire en belangrijkste toepassing van datawetenschap in de gezondheidszorg. Beeldvormende technieken zoals röntgen-, MRI- en CT-scans zijn beschikbaar. Al deze technieken verbeelden de innerlijke werking van het menselijk lichaam.
Gewoonlijk zouden artsen deze beelden handmatig onderzoeken op onregelmatigheden. Het was echter vaak moeilijk om microscopische misvormingen op te sporen, zodat artsen geen juiste diagnose konden stellen.
Deep learning-technologieën in de datawetenschap hebben het mogelijk gemaakt om dergelijke microscopische misvormingen in gescande afbeeldingen te detecteren. Het is mogelijk om fouten in gescande afbeeldingen op te sporen met behulp van beeldsegmentatie.
Gezondheidszorg Data Science Use Case #2: Genomics Data Science
Genomics is de studie van genoomsequencing en -analyse. Een genoom omvat DNA en alle genen van een organisme. Sinds de afronding van het Human Genome Project heeft het onderzoek zich snel ontwikkeld en is het doorgedrongen tot de gebieden van datawetenschap en big data.
Vóór de beschikbaarheid van krachtige berekeningen besteedden organisaties veel tijd en geld aan het analyseren van gensequenties.
Met verbeterde datawetenschapstools en geavanceerde datawetenschap in de gezondheidszorg is het nu echter mogelijk om in veel minder tijd en tegen veel lagere kosten inzichten uit menselijke genen te onderzoeken en af te leiden.
Het primaire doel van onderzoekswetenschappers is het onderzoeken van genomische strengen op onregelmatigheden en defecten. Vervolgens zoeken ze naar verbanden tussen genetica en iemands gezondheid.
Over het algemeen wordt datawetenschap door onderzoekers gebruikt om genetische sequenties te analyseren en een verband te vinden tussen de variabelen die erin voorkomen en de ziekte.
Bovendien omvat genomics-onderzoek het vinden van het juiste medicijn, wat een beter begrip geeft van hoe een medicijn reageert op een specifiek genetisch probleem. Bio-informatica is een relatief nieuw veld dat datawetenschap en genetica omvat.
Healthcare Data Science Use Case #3: Geneesmiddelenontdekking
Het ontdekken van geneesmiddelen is een zeer technisch gebied. Farmaceutische bedrijven zijn sterk afhankelijk van datawetenschap om problemen op te lossen en verbeterde geneesmiddelen voor patiënten te ontwikkelen. Geneesmiddelenontdekking blijkt een tijdrovende procedure te zijn die ook aanzienlijke financiële investeringen en tests met zich meebrengt.
Machine Learning en data science-algoritmen brengen een revolutie teweeg in dit proces en bieden uitgebreide inzichten in het optimaliseren en verhogen van de slagingspercentages van voorspellingen.
Farmaceutische bedrijven gebruiken patiëntgegevens insizoals mutatieprofielen en patiëntmetadata. Deze gegevens helpen onderzoekers bij het ontwikkelen van modellen en het bepalen van statistische relaties tussen de kenmerken.
Bedrijven kunnen dan medicijnen ontwerpen die gericht zijn op vitale mutaties in de genetische sequenties. Deep learning-algoritmen kunnen ook de incidentie van ziekten in het menselijk lichaam voorspellen.
Datawetenschapssystemen kunnen ook helpen simuleren hoe medicijnen in het menselijk lichaam zullen werken, waardoor langdurige laboratoriumexperimenten overbodig worden.
Healthcare Data Science Use Case #4: Voorspellende analyses in de gezondheidszorg
Predictive Analytics in de gezondheidszorg is een van de meest besproken onderwerpen in gezondheidsanalyse. Een voorspellend model gebruikt historische gegevens om ervan te leren, patronen te ontdekken en nauwkeurige voorspellingen te doen.
Het ontdekt correlaties en associaties tussen symptomen, gewoonten en ziekten en doet zinvolle voorspellingen.
Voorspellende analyses in de gezondheidszorg helpen de patiëntenzorg, het beheer van chronische ziekten en de efficiëntie van toeleveringsketens en farmaceutische logistiek te verbeteren.
Populatiegezondheidsbeheer wordt een hot topic in voorspellende analyses. Het is een datagedreven methode van ziektepreventie die zich richt op ziekten die veel voorkomen in de samenleving.
Met behulp van datawetenschap kunnen ziekenhuizen de verslechtering van de gezondheid van de patiënt voorspellen en preventieve maatregelen en vroegtijdige behandeling bieden, waardoor het risico op verdere verslechtering van de gezondheid van de patiënt wordt verkleind.
Voorspellende analyses in de gezondheidszorg is ook nuttig bij het volgen van de logistieke bevoorrading van ziekenhuizen en farmaceutische afdelingen.
Healthcare Data Science Use Case #5: Monitoring van de gezondheid van patiënten
Datawetenschap is cruciaal in IoT. (Internet van dingen). Deze IoT-apparaten, die aanwezig zijn als draagbare apparaten, volgen de hartslag, temperatuur en andere medische parameters van de gebruiker. Data science in de zorg wordt gebruikt om de verzamelde data te analyseren.
Artsen kunnen analytische hulpmiddelen gebruiken om de circadiane cyclus, bloeddruk en calorie-inname van een patiënt te controleren. Een arts kan de gezondheid van een patiënt bewaken met behulp van apparaten voor thuisgebruik en draagbare bewakingssensoren. Verschillende systemen voor chronisch zieke patiënten volgen hun bewegingen, bewaken hun fysieke parameters en analyseren de patronen in de gegevens.
Het maakt gebruik van realtime analyses om te voorspellen of de patiënt een probleem zal hebben op basis van zijn huidige toestand. Bovendien helpt het artsen bij het nemen van de nodige beslissingen om patiënten in nood te helpen.
Healthcare Data Science Use Case #6: Ziektemonitoring en -preventie
Datawetenschap is van cruciaal belang bij het bewaken van de gezondheid van patiënten en het melden van de vereiste stappen die moeten worden genomen om mogelijke ziekten te voorkomen. Data Scientists gebruiken krachtig voorspellende analytische gezondheidszorg hulpmiddelen om chronische ziekten vroegtijdig te identificeren.
In veel extreme situaties worden ziekten niet in een vroeg stadium ontdekt omdat ze niet in aanmerking komen. Dit heeft niet alleen een negatieve invloed op de gezondheid van de patiënt, maar ook op de economische kosten. Hierdoor speelt data science healthcare een belangrijke rol bij het optimaliseren van de financiële bestedingen aan de zorg.
In verschillende gevallen heeft AI een belangrijke rol gespeeld bij het identificeren van ziekten in een vroeg stadium. Onderzoekers van de Universiteit van Campinas in Brazilië hebben een AI-platform ontwikkeld om het Zika-virus te detecteren met behulp van metabole markers. Machine learning wordt door verschillende andere bedrijven, waaronder IQuity, gebruikt om auto-immuunziekten op te sporen.
Healthcare Data Science Use Case #7: Virtuele assistentie aanbieden
Datawetenschappers hebben een uitgebreid virtueel platform gecreëerd dat patiënten bijstaat met behulp van ziektevoorspellend datamodellering.
Patiënten kunnen deze platforms gebruiken om hun symptomen in te voeren en informatie en inzicht te krijgen over de verschillende mogelijke ziekten op basis van hun betrouwbaarheidspercentage. Data science toepassingen in de zorg help patiënten die lijden aan psychische problemen zoals depressie, angst en neurodegeneratieve ziekten zoals de ziekte van Alzheimer virtuele applicaties gebruiken om te helpen hen bij hun dagelijkse taken.
Ada, een in Berlijn gevestigde startup die ziekten voorspelt op basis van de symptomen van de gebruiker, is een populair voorbeeld van een virtuele assistent. En Woebot, een door Stanford University ontwikkelde chatbot die therapiebehandelingen biedt aan depressieve patiënten.
Healthcare Data Science Use Case #8: Fouten voorkomen en het proces van het beheer van medische dossiers stroomlijnen
Met de recente toename van gezondheidsgerelateerde problemen hebben meer medische instellingen het belang ingezien van het bouwen van een systeem voor goed medisch dossierbeheer.
Verschillende organisaties bieden trainingen voor het beheer van medische dossiers. Het enige dat telt, is dat de training die u ontvangt afkomstig is van een authentieke en bekende organisatie en u en uw personeel zal helpen bij het effectief uitvoeren van uw taken. Trainingsprogramma’s duren doorgaans zes weken. U moet uiterst voorzichtig zijn om ervoor te zorgen dat alle informatie en protocollen die u hebt geleerd correct zijn geïmplementeerd in uw ziekenhuis of kliniek.
Als u een elektronisch patiëntendossier heeft, begrijpt u de behoeften van uw patiënt beter. De huidige gezondheidsstatus van patiënten, medicijnvoorschriften en up-to-date informatie kunnen worden gecentraliseerd. Wanneer medische dossiers in elektronische vorm zijn, is het ook gemakkelijker voor andere artsen en verpleegkundigen om ze in te zien. Wanneer medische dossiers in elektronische vorm zijn, is het ook gemakkelijker voor andere artsen en verpleegkundigen om ze te controleren.
Toepassen datawetenschap in de gezondheidszorg helpt u bij uw archiveringstaken door uw medische dossiers te ordenen. Ze kunnen allemaal van internet worden gedownload en op uw computer of laptop worden geïnstalleerd. Dit is een van de meest elementaire methoden om wanbeheer van medische dossiers te voorkomen. Dergelijke programma’s hebben verschillende kenmerken, dus vergelijk ze zorgvuldig om de meest geschikte software voor uw gezondheidsinstelling te kiezen.
Healthcare Data Science Use Case #9: Automatische ziektedetectie via wearable
De hoeveelheid gegevens die het menselijk lichaam elke dag genereert, is twee terabyte. We kunnen nu het meeste verzamelen dankzij technologische vooruitgang, waaronder informatie over hartslag, slaappatronen, bloedglucosewaarden, stressniveaus en zelfs hersenactiviteit. Met zo’n schat aan gezondheidsgegevens tot hun beschikking, verleggen wetenschappers de grenzen van gezondheidsmonitoring.
Meer algemene aandoeningen, zoals hart- of luchtwegaandoeningen, kunnen worden gedetecteerd en gevolgd met behulp van machine learning-algoritmen. Technologie kan de kleinste veranderingen in de gezondheidsindicatoren van een patiënt detecteren en mogelijke aandoeningen voorspellen door hartslag- en ademhalingspatronen te verzamelen en te volgen. Terwijl elk jaar 600.000 mensen in de Verenigde Staten sterven aan een plotselinge hartstilstand, kan het vermogen om het probleem te voorspellen en tijdige waarschuwingen te versturen talloze levens redden.
Healthcare Data Science Use Case #10: effectievere geneesmiddelen ontwikkelen
Naarmate de wereldbevolking groeit, duiken er regelmatig nieuwe problemen in het menselijk lichaam op. Een dergelijke situatie kan optreden als gevolg van een gebrek aan goed voedsel, chronische angst, vervuiling, lichamelijke ziekten of andere factoren. Het tijdig vinden van medicijnen of vaccins voor ziekten is nu een uitdagende taak geworden voor medische onderzoeksinstituten. Omdat onderzoekers de kenmerken van de veroorzaker moeten begrijpen om een formule voor een geneesmiddel te vinden, kunnen er miljoenen testcases nodig zijn. De onderzoekers moeten vervolgens aanvullende tests uitvoeren op de formule nadat ze deze hebben ontdekt.
Vroeger duurde het 10-12 jaar om de gegevens van miljoenen testcases door te nemen. Echter, met de hulp van verschillende data wetenschappelijke toepassingen in de gezondheidszorg, is het een veel eenvoudiger proces geworden. Gegevens via miljoenen testcases kunnen in maanden, zo niet weken worden geproduceerd. Het helpts bij het bepalen van de werkzaamheid van een medicijn door middel van gegevensanalyse. Hierdoor kan in minder dan een jaar een succesvol vaccin of medicijn op de markt komen. Dit wordt mogelijk gemaakt door use cases voor datawetenschap in de gezondheidszorg en machinaal leren. Beide hebben een revolutie teweeggebracht in de onderzoeks- en ontwikkelingssectoren van de farmaceutische industrie. Daarna zullen we bekijken hoe datawetenschap wordt gebruikt in genomics.
Healthcare Data Science Use Case #11: Verbetering van de diagnose van ziekten met machine learning
Machine learning bezit het potentieel om de klinische besluitvorming en prognose te transformeren. Het doel van een arts bij medische diagnose is om de symptomen van een patiënt te verklaren door de ziekten te beoordelen die deze veroorzaken. Aan de andere kant zijn bestaande machine learning-benaderingen voor diagnose uitsluitend associatief, waarbij aandoeningen worden geïdentificeerd die sterk verband houden met de symptomen van een patiënt. Dit onvermogen om onderscheid te maken tussen correlatie en oorzakelijk verband kan leiden tot suboptimale of gevaarlijke diagnoses. Herformuleer de diagnose als een contrafeitelijke deductietaak en ontwikkel contrafeitelijke diagnostische algoritmen om dit te omzeilen.
Healthcare Data Science Use Case #12: Digitale apotheken automatiseren therapietrouwprogramma’s voor patiënten
Laten we eerst en vooral proberen apotheekautomatisering te definiëren. Het automatiseert routinematige maar tijdrovende taken in een apotheek, zoals het verstrekken van medicijnen, het verpakken, volgen, bijwerken en ophalen. Het omvat ook het beheer van klantinformatie, medische geschiedenis en interacties tussen geneesmiddelen. Deze vooruitgang als gevolg van de uitvindingen en innovaties in datawetenschap automatiseert taken die apothekers lange tijd handmatig hebben uitgevoerd.
Deze geautomatiseerde oplossingen die door de meeste apothekers worden gekozen, hebben geholpen de patiëntervaring te verbeteren, dure en potentieel gevaarlijke fouten te voorkomen en onafhankelijke apothekers in staat te stellen efficiënter te werken. U kunt tijd vrijmaken om u te concentreren op de gezondheid van uw patiënten door de gezondheid van uw bedrijf te automatiseren. Het wordt een win-winsituatie voor alle betrokkenen, van patiënten tot apothekersassistenten tot verantwoordelijke apothekers.
Healthcare Data Science Use Case #13: Patiëntbewaking op afstand
De applicaties die met virtuele assistentie zijn gemaakt, zijn een uitstekend voorbeeld van data science in de zorg. Data Scientists hebben uitgebreide platforms gecreëerd die patiënten gepersonaliseerde ervaringen bieden. Gebaseerd op gegevenswetenschap medische toepassingen (Zorg-apps) patiënten helpen ziekten te identificeren door symptomen te analyseren. De patiënt hoeft alleen zijn symptomen in te voeren en de applicatie zal de ziekte en toestand van de patiënt voorspellen. Het zal voorzorgsmaatregelen, medicatie en behandeling aanbevelen op basis van de toestand van de patiënt.
Patiëntbewaking op afstand, d.w.z. patiëntbeheer op afstand of RPM, is een methode voor zorgverlening die gebruikmaakt van de meest recente ontwikkelingen in de wetenschap van zorggegevens om patiëntgegevens te verzamelen buiten de traditionele zorgomgevingen om. Laat u echter niet afleiden door de focus op technologie: de meest effectieve systemen voor patiëntbewaking op afstand zijn gebaseerd op de moderne, gebruiksvriendelijke datawetenschap, persoonlijke technische producten voor de gezondheidszorg in plaats van op de koude, isolerende, met draden beladen medische apparatuur uit het verleden .
Wat is de rol van machine learning in datawetenschap?
Investeert u in ML en neemt u meer data scientists en machine learning engineers aan? Is er onduidelijkheid over de rol van machinaal leren en de plaats ervan in de levenscyclus van een data science-project? Hier is een poging om deze onzekerheid op te lossen.
Data Science-tools voor de gezondheidszorg
Hulpmiddelen voor datawetenschap in de gezondheidszorg helpen gezondheidsdatawetenschappers om ze te gebruiken en inzichten te interpreteren die kunnen helpen bij nieuwe uitvindingen. Een paar voorbeelden van enkele van de beste data science-tools voor de gezondheidszorg zijn als volgt:
- Hadoop van Apache
Hadoop wordt voornamelijk gebruikt voor de parallel verwerking van gegevens verdeeld over meerdere kanalen. Omdat het een gedistribueerd bestandssysteem is, is dit data science in de zorg tool heeft het potentieel om gegevens van meerdere knooppunten te analyseren. De meeste zorgorganisaties gebruiken deze tool voor zorgdatawetenschap omdat het open-source software is.
- Statistisch analysesysteem
Statistisch analysesysteem is een van de immens populaire data science toepassingen in de zorg vanwege de visueel aantrekkelijke weergave van data-analyse. Minutieuze beoordelingen van grote datasets in de gezondheidszorg en het filteren van de meest gunstige resultaten stellen wetenschappers in de gezondheidszorg in staat om te werken aan de problemen die voor hen liggen.
Toekomstige datawetenschapstrends in de gezondheidszorg
Nu we een gedetailleerde rondleiding hebben gemaakt over het verschil dat datawetenschap heeft gebracht in de gezondheidszorg over de hele wereld, laten we nu een glimp opvangen van de vier factoren die zorgen voor dramatische verbeteringen in de gezondheidszorg:
- Technologische innovaties
- Behoefte aan digitalisering
- Hoge behandelingskosten
- De vereiste om met een grote populatie om te gaan
De zorgsector staat ook voor uitdagingen op het gebied van technologieadoptie en kosteneffectiviteit. Zorgorganisaties hebben verschillende technologieën gebruikt, zoals elektronische medische dossiers (EPD) en patiëntenportalen. Toch hebben deze technologieën hun beloften niet kunnen waarmaken vanwege hun hoge kosten, complexe implementatieprocessen, gebrek aan interoperabiliteit tussen systemen, enz.
De toekomst van datawetenschap in de zorg wordt gedreven door de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technologie. Deze twee technologieën zorgen al voor een revolutie in veel sectoren, van financiën tot detailhandel, dus het is niet verwonderlijk dat ze ook hun weg vinden naar de gezondheidszorg.
Conclusie
Data science-toepassingen in de gezondheidszorg leveren nu al voordelen op voor de samenleving, en het lijdt geen twijfel dat ze in het komende tijdperk nog waardevoller zullen worden. Het zal de zorgsector vooruit helpen. Artsen worden goed bediend en patiënten profiteren van een unieke ervaring en optimale behandelingen.
Big data kunnen helpen bij het realiseren van langetermijnvisies op zelfmanagement, verbeterde patiëntenzorg en behandeling. Datawetenschap kan realtime voorspellende analyses bieden die kunnen worden gebruikt om inzicht te krijgen in verschillende ziekteprocessen en patiëntgerichte zorg te bieden. Het zal helpen bij het bevorderen van de wetenschappelijke vaardigheden van onderzoekers, epidemiologische studies, gepersonaliseerde geneeskunde, enzovoort. Aan de andere kant is voorspellende nauwkeurigheid sterk afhankelijk van efficiënt gegevens integratie verkregen uit verschillende bronnen om te veralgemenen.
Tot slot, als u hulp zoekt bij het implementeren van een van de bovengenoemde use-cases met behulp van kunstmatige intelligentie, machine learning of deep learning-modellen, kunnen wij u helpen. Wat uw behoeften ook zijn, wij kunnen u helpen met onzediensten op het gebied van gegevenswetenschap en -analyseen word uw betrouwbare partner. Meer weten?Praat met een van onze experts.
