Reading Time: 43 mins

Data Wetenschap in de Gezondheidszorg: Voordelen, strategieën, toepassingen, tools en toekomstige trends

Voordelen, strategieën, toepassingen, hulpmiddelen en toekomstige trends van datawetenschap in de gezondheidszorg

Data Wetenschap in de Gezondheidszorg: Voordelen, strategieën, toepassingen, tools en toekomstige trends

Benieuwd hoe data science de gezondheidszorg kan helpen? Deze blog legt alles over data science technologie met 13 use cases van praktische data science toepassingen voor de gezondheidszorg.

Data science is een multidisciplinair vakgebied dat gebruik maakt
wetenschappelijke methoden, dataminingtechnieken, algoritmen voor machinaal leren en big data om kennis en inzichten te halen uit een breed scala van gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

De gezondheidszorgsector produceert enorme hoeveelheden waardevolle gegevens over demografische gegevens van patiënten, behandelingsplannen, resultaten van medische onderzoeken, verzekeringen, enz. Data science en big data analytics kunnen praktische inzichten verschaffen en helpen bij het besluitvormingsproces voor strategische beslissingen in de gezondheidszorg. Het draagt bij tot de ontwikkeling van een totaalbeeld van patiënten, klanten en clinici. Besluitvorming op basis van gegevens opent nieuwe wegen om de gezondheidszorg te verbeteren.

Het artikel gaat in op de huidige stand van zaken en de vooruitzichten van data science in de gezondheidszorg, waarbij de voordelen worden belicht, de gebruikte kaders en technieken worden beschreven, de huidige uitdagingen worden samengevat en haalbare oplossingen worden besproken.

Let's get started.

Het belang van datawetenschap voor de gezondheidszorg

Waarom is Data Science belangrijk voor de gezondheidszorg?

Volgens een studie,
genereert elk menselijk lichaam 2 terabytes aan gegevens per dag.
Deze informatie omvat hersenactiviteit, stress, suiker, hartslag, en vele andere dingen. Om zulke enorme hoeveelheden gegevens te beheren en te onderhouden, beschikken we nu over meer geavanceerde technologieën, waarvan data science er één is. Het helpt bij het volgen van de gezondheid van patiënten door gebruik te maken van geregistreerde gegevens.

Dankzij de data science-toepassingen in de gezondheidszorg is het nu mogelijk om ziekteverschijnselen in een vroeg stadium op te sporen
e.
Artsen kunnen de toestand van patiënten ook op afstand volgen dankzij de ontwikkeling van verschillende baanbrekende instrumenten en technologieën.

Vroeger konden artsen en ziekenhuisadministratie een groot aantal patiënten niet tegelijk behandelen. En door gebrek aan de juiste behandeling, verslechterde de toestand van de patiënt.

Metdata science toepassingen in de gezondheidszorg
,
de situatie is veranderd. Data science- en Machine Learning-toepassingen kunnen artsen via wearable devices op de hoogte brengen van de gezondheidstoestand van patiënten. De ziekenhuisadministratie kan artsen in opleiding, assistenten of verplegend personeel naar de huizen van deze patiënten sturen.

Ziekenhuizen kunnen ook verschillende diagnostische apparatuur en toestellen installeren voor deze patiënten. Deze op gegevens gebaseerde apparaten kunnen gegevens van patiënten verzamelen, zoals hartslag, bloeddruk, temperatuur, enzovoort. Upgrades en meldingen in mobiele toepassingen geven artsen realtime gezondheidsgegevens van patiënten. Zij kunnen dan een diagnose stellen en artsen of verpleegkundigen in opleiding helpen bij de toediening van specifieke behandelingen aan patiënten thuis. Dit is hoe data wetenschap kan helpen bij patiëntenzorg door gebruik te maken van technologie.

Voordelen van Data Science in de Gezondheidszorg

Voor de gezondheidszorg is datawetenschap nu een essentieel onderdeel en een bepalende factor die de sector heeft veranderd. Veel faciliteiten en processen zijn vooruitgegaan als gevolg van data science, technologische know-how instrumenten en technieken. Het heeft de behandeling en diagnose versneld. Als gevolg daarvan verbetert de workflow van het gezondheidszorgapparaat. Hieronder volgen de voordelen van data science in de gezondheidszorg:

  1. Het helpt bij de juiste aanpak van noodsituaties.
  2. Het verkort de behandelingstijd voor patiënten.
  3. Het zorgt voor een snelle en passende behandeling.
  4. Het verbetert de efficiëntie van de werkstroom in de gezondheidszorg.
  5. Het helpt de kans op mislukking bij de behandeling van een getroffen persoon te verkleinen.

Waarom zouden organisaties moeten gaan 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.

Lees verder

5 strategieën om Big Data en Data Science in de gezondheidszorg te bevorderen

De gezondheidszorg is een van de meest gegevensrijke sectoren, met meer dan 2 biljoen dollar aan gegevens die jaarlijks worden gegenereerd. De gezondheidszorg is ook een van de meest geavanceerde sectoren op het gebied van big data en analytics.

Big data en analytics zijn nu essentieel voor het succes van elk bedrijf, vooral bedrijven in de gezondheidszorg. Hier zijn vijf strategieën die u kunt gebruiken om big data en data science in de gezondheidszorg te bevorderen:

5 strategieën om datawetenschap in de gezondheidszorg te bevorderen

1. Het opschalen van uw analytische infrastructuur

De belangrijkste uitdaging voor elke organisatie die gebruik wil maken van big data en analytics is hoe ze hun oplossingen gaan schalen. Naarmate de hoeveelheid te analyseren gegevens toeneemt, neemt ook de behoefte aan krachtigere computerhulpbronnen toe. Dit betekent dat u meer servers en opslagruimte nodig zult hebben dan u aanvankelijk had verwacht, zodat u alle nieuwe gegevens kunt bijhouden die dagelijks in uw systeem binnenkomen.

2. Geavanceerde analyses gebruiken om uitkomsten te voorspellen

Een van de belangrijkste dingen die u kunt doen om big data en datawetenschap in de gezondheidszorg vooruit te helpen, is het gebruik van geavanceerde analyses om uitkomsten te voorspellen. Dit is een essentieel onderdeel van het bepalen van de beste behandeling of het beste zorgplan voor uw patiënten. Door individuele dossiers met historische gegevens te combineren, kunt u bepalen hoe mensen op behandelingen reageren en uiteindelijk de resultaten voor de patiënt verbeteren.

3. Beheer van grote datasets

Een andere belangrijke strategie om big data en datawetenschap in de gezondheidszorg te bevorderen 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 u ook patronen zien in de ziekteprogressie die voorheen onzichtbaar waren.

4. Analyseren van patiëntengegevens met behulp van algoritmen voor machinaal leren

Een van de meest veelbelovende toepassingen van big data is het verbeteren van de kwaliteit van de zorg die aan patiënten wordt verleend. Met algoritmen voor machinaal leren kunnen medische professionals nauwkeurige diagnoses stellen op basis van bepaalde patronen in de medische dossiers van patiënten. Deze algoritmen helpen ook ziektetrends te identificeren en toekomstige gezondheidsresultaten te voorspellen, waardoor artsen betere behandelingsbeslissingen kunnen nemen. Onderzoekers van de Stanford-universiteit ontwikkelden bijvoorbeeld een algoritme dat aan de hand van een analyse van hun genetisch profiel kon voorspellen welke patiënten goed zouden reageren op een experimenteel geneesmiddel. De onderzoekers testten hun voorspellingen vervolgens op meer dan 600 patiënten met verschillende soorten kanker. De testresultaten bleken uiterst nauwkeurig - slechts één op de 1000 patiënten die niet goed op het geneesmiddel zouden reageren, kreeg het uiteindelijk toch toegediend.

5. Integratie van de gezondheidszorg met de informatietechnologie

Door gezondheidszorg te integreren met informatietechnologie kunt u patiëntengegevens analyseren om de kwaliteit van de zorg te verbeteren die artsen, verpleegkundigen en andere gezondheidswerkers in ziekenhuizen of klinieken leveren. Dit kan worden bereikt door kunstmatige intelligentie (AI)-algoritmen in ziekenhuissystemen in te voeren die patiëntendossiers en klinische aantekeningen analyseren op tekenen van ziekte of aandoening.

Deze aanpak zou ertoe bijdragen dat artsen minder fouten maken omdat zij nauwkeurige informatie over de toestand van hun patiënten uit hun dossiers kunnen halen in plaats van te moeten afgaan op giswerk of persoonlijke ervaring wanneer zij beslissingen nemen over hun behandelingsplannen. Ziekenhuizen of klinieken zouden ook behandelingen op maat kunnen aanbieden op basis van iemands gezondheidsgeschiedenis, zodat ze bestaande medische aandoeningen kunnen aanpakken voordat het 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.

Lees verder

13 Data Science Use Cases & Toepassingen voor de Gezondheidszorg

Datawetenschap wordt gebruikt op verschillende gebieden in de gezondheidszorg, waaronder medische beeldvorming, geneesmiddelenontwikkeling, genetica, voorspellende diagnose, en vele andere. We overlopen elke data science use case in de gezondheidszorg met voorbeelden.

13 Data Science Use Cases & Applications for the Healthcare Industry

Gezondheidszorg Data Science Use Case #1: Medische beeldvorming

Medische beeldvorming is de primaire en belangrijkste toepassing van datawetenschap in de gezondheidszorg. Beeldvormingstechnieken zoals röntgenfoto's, MRI en CT-scans zijn beschikbaar. Al deze technieken laten de innerlijke werking van het menselijk lichaam zien.

Vroeger onderzochten artsen deze beelden handmatig op onregelmatigheden. Het was echter vaak moeilijk microscopische misvormingen vast te stellen, zodat artsen geen juiste diagnose konden stellen.

Deep learning-technologieën in de datawetenschap hebben het mogelijk gemaakt om dergelijke microscopische misvormingen in gescande beelden te detecteren. Het is mogelijk om met beeldsegmentatie te zoeken naar gebreken in gescande beelden.

Datawetenschap voor de gezondheidszorg Use Case #2: Genomica-datawetenschap

Genomica is de studie van de sequentiebepaling en analyse van het genoom. Een genoom bestaat uit DNA en alle genen van een organisme. Sinds de voltooiing van het Human Genome Project is het onderzoek snel gevorderd en zijn de gebieden van data science en big data geïnfiltreerd.

Voordat krachtige rekenkracht beschikbaar kwam, besteedden organisaties veel tijd en geld aan het analyseren van gensequenties.

Met verbeterde data science tools en geavanceerde data science in de gezondheidszorg is het nu echter mogelijk om menselijke genen in veel minder tijd en tegen veel lagere kosten te onderzoeken en er inzichten uit af te leiden.

Onderzoekswetenschappers willen in de eerste plaats de genomische strengen onderzoeken op onregelmatigheden en defecten. Dan zoeken ze naar verbanden tussen genetica en de gezondheid van een persoon.

In het algemeen wordt data science door onderzoekers gebruikt om genetische sequenties te analyseren en te proberen een verband te vinden tussen de variabelen in die sequenties en de ziekte.

Bovendien omvat genomica-onderzoek het vinden van het juiste geneesmiddel, waardoor een dieper inzicht wordt verkregen in de wijze waarop een geneesmiddel reageert op een specifiek genetisch probleem. Bio-informatica is een relatief nieuw gebied dat gegevenswetenschap en genetica omvat.

Datawetenschappelijke use case #3 voor de gezondheidszorg: ontdekking van geneesmiddelen

Het ontdekken van geneesmiddelen is een zeer technische aangelegenheid. Farmaceutische bedrijven vertrouwen sterk op data science om problemen op te lossen en betere geneesmiddelen voor patiënten te ontwikkelen. De ontdekking van geneesmiddelen blijkt een tijdrovende procedure te zijn die ook aanzienlijke financiële investeringen en tests vergt.

Machine Learning en data science algoritmen zorgen voor een revolutie in dit proces en bieden uitgebreide inzichten in het optimaliseren en verhogen van de succespercentages van voorspellingen.

Farmaceutische bedrijven maken gebruik van inzichten in patiëntgegevens zoals mutatieprofielen en patiëntmetadata. Deze gegevens helpen onderzoekers bij het ontwikkelen van modellen en het bepalen van statistische relaties tussen de kenmerken.

Bedrijven kunnen dan geneesmiddelen 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.

Data science-systemen kunnen ook helpen simuleren hoe geneesmiddelen zich in het menselijk lichaam zullen gedragen, waardoor langdurige laboratoriumexperimenten overbodig worden.

Casestudy

Ontwerp van een patiëntgerichte technologieoplossing voor financiële bijstand in real time in de gezondheidszorg

Lees verder

Gezondheidszorg Data Science Use Case #4: Voorspellende analyses voor de gezondheidszorg

Predictive Analytics in de gezondheidszorg is een van de meest besproken onderwerpen in health analytics. Een voorspellend model maakt gebruik van 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 voor de gezondheidszorg helpen de patiëntenzorg, het beheer van chronische ziekten en de efficiëntie van toeleveringsketens en farmaceutische logistiek te verbeteren.

Population health management is een hot topic aan het worden in predictive analytics. Het is een op gegevens gebaseerde methode van ziektepreventie die zich richt op ziekten die in de samenleving veel voorkomen.

Met behulp van datawetenschap kunnen ziekenhuizen de verslechtering van de gezondheid van patiënten voorspellen en preventieve maatregelen en vroegtijdige behandeling bieden, waardoor het risico op verdere verslechtering van de gezondheid van de patiënt afneemt.

Voorspellende analyses in de gezondheidszorg is ook nuttig bij het volgen van de logistieke bevoorrading van ziekenhuizen en farmaceutische afdelingen.

Gezondheidszorg Data Science Use Case #5: Gezondheidsmonitoring van patiënten

Datawetenschap is van cruciaal belang in het ivd. (Internet van Dingen). Deze IoT-apparaten, die aanwezig zijn als wearable devices, volgen de hartslag, temperatuur en andere medische parameters van de gebruikers. Data science in de gezondheidszorg wordt gebruikt om de verzamelde gegevens te analyseren.

Artsen kunnen analytische instrumenten gebruiken om de circadiane cyclus, de bloeddruk en de calorie-inname van een patiënt te controleren. Een arts kan de gezondheid van een patiënt volgen met behulp van thuisapparatuur en draagbare bewakingssensoren. Verschillende systemen voor chronisch zieke patiënten volgen hun bewegingen, houden hun fysieke parameters in het oog en analyseren de patronen in de gegevens.

Het maakt gebruik van real-time 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.

Gezondheidszorg Data Science Use Case #6: Ziektemonitoring en -preventie

Datawetenschap is van cruciaal belang bij het toezicht op de gezondheid van patiënten en de melding van de nodige stappen die moeten worden ondernomen om mogelijke ziekten te voorkomen. Data Scientists gebruiken krachtige gezondheidszorg voorspellende analytische om chronische ziekten vroegtijdig op te sporen.

In veel extreme situaties worden ziekten niet in een vroeg stadium ontdekt omdat zij niet in aanmerking komen. Dit heeft niet alleen negatieve gevolgen voor de gezondheid van de patiënt, maar ook voor de economische kosten. Als gevolg daarvan speelt data science gezondheidszorg een belangrijke rol bij het optimaliseren van de financiële uitgaven voor gezondheidszorg.

In verschillende gevallen heeft AI een belangrijke rol gespeeld bij het opsporen van ziekten in een beginstadium. Onderzoekers van de Braziliaanse Universiteit van Campinas hebben een AI-platform gecreëerd om het Zika-virus op te sporen aan de hand van metabolische markers. Machine learning wordt door verschillende andere bedrijven, waaronder IQuity, gebruikt om auto-immuunziekten op te sporen.

Gezondheidszorg Data Science Use Case #7: Virtuele assistentie aanbieden

Datawetenschappers hebben een uitgebreid virtueel platform gecreëerd dat patiënten bijstaat met behulp van ziektevoorspellende
data modellering
.

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 betrouwbaarheidsgraad. Data science-toepassingen in de gezondheidszorg patiënten die lijden aan psychologische problemen zoals depressie, angst en neurodegeneratieve ziekten zoals Alzheimer helpen virtuele toepassingen te gebruiken om hen te helpen 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 de Stanford University ontwikkelde chatbot die therapiebehandelingen geeft aan depressieve patiënten.

De toekomst van MLOps: een must-read voor datawetenschapsprofessionals

Datawetenschappelijke use case #8: Fouten voorkomen en het proces van medisch dossierbeheer stroomlijnen

Met de recente toename van gezondheidsgerelateerde problemen, hebben meer medische instellingen het belang ingezien van het opzetten van een systeem voor een goed beheer van medische dossiers.

Verschillende organisaties verzorgen opleidingen in het beheer van medische dossiers. Het enige dat telt, is dat de opleiding die u krijgt, afkomstig is van een authentieke en bekende organisatie en u en uw personeel zal helpen om uw taken doeltreffend uit te voeren. Opleidingsprogramma's duren meestal zes weken. U moet er uiterst zorgvuldig op toezien dat alle informatie en protocollen die u hebt geleerd, correct in uw ziekenhuis of kliniek zijn geïmplementeerd.

Wanneer u over een elektronisch patiëntendossier beschikt, zult u de behoeften van uw patiënt beter begrijpen. De huidige gezondheidstoestand van de patiënten, de voorschriften voor geneesmiddelen en actuele informatie kunnen worden gecentraliseerd. Wanneer medische dossiers in elektronische vorm zijn, is het ook gemakkelijker voor andere artsen en verpleegkundigen om ze te bekijken. Wanneer medische dossiers in elektronische vorm zijn, is het ook gemakkelijker voor andere artsen en verpleegkundigen om ze te controleren.

Aanbrengen van data science in de gezondheidszorg zal u helpen bij het bijhouden van uw dossiers door het organiseren van uw medische dossiers. Elk van hen kan 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 gezondheidsinstituut te kiezen.

Gezondheidszorg Data Science Use Case #9: Automatische ziektedetectie via wearable

De hoeveelheid gegevens die het menselijk lichaam dagelijks genereert, bedraagt twee terabyte. Dankzij de technologische vooruitgang kunnen we nu het meeste verzamelen, waaronder informatie over hartslag, slaappatronen, bloedglucosespiegels, stressniveaus en zelfs hersenactiviteit. Met zo'n schat aan gezondheidsgegevens tot hun beschikking verleggen wetenschappers de grenzen van gezondheidsmonitoring.

Meer gebruikelijke aandoeningen, zoals hart- of ademhalingsziekten, kunnen worden opgespoord en gevolgd met behulp van algoritmen voor machinaal leren. Technologie kan de kleinste veranderingen in de gezondheidsindicatoren van een patiënt detecteren en potentiële aandoeningen voorspellen door het verzamelen en volgen van hartslag- en ademhalingspatronen. In de Verenigde Staten sterven elk jaar 600.000 mensen aan een plotselinge hartstilstand, maar als we het probleem kunnen voorspellen en tijdig waarschuwingen kunnen sturen, kunnen we talloze levens redden.

Hoe de kwaliteit van zorgsoftware te versterken in een postpandemische wereld?

Lees onze blog voor effectieve strategieën om de kwaliteit van zorgsoftware te verbeteren. Wilt u software-applicaties voor de gezondheidszorg organisatie, contacteer ons!

Lees verder

Datawetenschappelijke use case 10 voor de gezondheidszorg: doeltreffendere geneesmiddelen ontwikkelen

Naarmate de wereldbevolking groeit, duiken er regelmatig nieuwe problemen in het menselijk lichaam op. Een dergelijke situatie kan ontstaan door een gebrek aan goede voeding, chronische angst, vervuiling, lichamelijke ziekten, of andere factoren. Het tijdig vinden van geneesmiddelen of vaccins voor ziekten is voor de instellingen voor medisch onderzoek thans een uitdagende taak geworden. Omdat onderzoekers de kenmerken van het oorzakelijke agens moeten begrijpen om een formule voor een geneesmiddel te vinden, kunnen miljoenen testgevallen nodig zijn. Na de ontdekking van de formule moeten de onderzoekers aanvullende tests uitvoeren.

Vroeger duurde het 10-12 jaar om de gegevens van miljoenen testgevallen door te nemen. Echter, met behulp van verschillende datawetenschappelijke toepassingen in de gezondheidszorgis het een veel gemakkelijker proces geworden. Gegevens door miljoenen testgevallen kunnen in maanden, zo niet weken, worden geproduceerd. Het helpt bij het bepalen van de werkzaamheid van een geneesmiddel door gegevensanalyse. Daardoor kan een succesvol vaccin of geneesmiddel in minder dan een jaar op de markt worden gebracht. Dit wordt mogelijk gemaakt door data science use cases in de gezondheidszorg en Machine Leren. Beide hebben een revolutie teweeggebracht in de sectoren onderzoek en ontwikkeling van de farmaceutische industrie. Daarna bekijken we hoe data science wordt gebruikt in de genomica.

Healthcare Data Science Use Case #11: Diagnose van ziekte verbeteren met Machine Learning

Machine learning heeft het potentieel om de klinische besluitvorming en prognose te transformeren. Het doel van een arts bij een medische diagnose is de symptomen van een patiënt te verklaren door na te gaan welke ziekten de symptomen veroorzaken. Anderzijds zijn de bestaande machineleerbenaderingen voor diagnose uitsluitend associatief, waarbij aandoeningen worden geïdentificeerd die sterk gecorreleerd zijn met de symptomen van een patiënt. Dit onvermogen om een onderscheid te maken tussen correlatie en oorzakelijk verband kan leiden tot suboptimale of gevaarlijke diagnoses. Herformuleer diagnose als een contrafeitelijke inferentie taak en ontwikkel contrafeitelijke diagnostische algoritmen om dit te omzeilen.

Datawetenschappelijke use case #12 voor de gezondheidszorg: digitale apotheken automatiseren therapietrouwprogramma's voor patiënten

Laten we eerst en vooral proberen de automatisering van de apotheek te definiëren. Het automatiseert routinematige maar tijdrovende taken in een apotheek, zoals medicijnverstrekking, verpakken, traceren, bijwerken en opvragen. Het omvat ook het beheer van klanteninformatie, medische geschiedenis en geneesmiddeleninteracties. Deze vooruitgang, die het gevolg is van de uitvindingen en innovaties op het gebied van gegevenswetenschap, automatiseert taken die apothekers lange tijd handmatig hebben uitgevoerd.

Deze door de meeste apothekers gekozen geautomatiseerde oplossingen hebben bijgedragen tot een betere ervaring voor de patiënt, het voorkomen van dure en potentieel gevaarlijke fouten, en hebben onafhankelijke apothekers in staat gesteld 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 zal een win-winsituatie zijn voor alle betrokkenen, van patiënten tot apothekerstechnici en de verantwoordelijke apothekers.

Gezondheidszorg Data Science Use Case #13: Patiëntbewaking op afstand

De toepassingen die met virtuele assistentie worden gecreëerd, zijn een uitstekend voorbeeld van data science in de gezondheidszorg. Data Scientists hebben uitgebreide platforms gecreëerd die patiënten een gepersonaliseerde ervaring bieden. Op gegevenswetenschap gebaseerd medische toepassingen (Healthcare apps) helpen patiënten ziekten te identificeren door het analyseren van symptomen. De patiënt hoeft alleen zijn symptomen in te voeren, en de toepassing voorspelt de ziekte en toestand van de patiënt. Hij zal voorzorgsmaatregelen, medicatie en behandeling aanbevelen op basis van de toestand van de patiënt.

Patiëntbewaking op afstand, ook wel patiëntbeheer op afstand of RPM genoemd, is een methode van gezondheidszorgverlening waarbij gebruik wordt gemaakt van de meest recente vorderingen op het gebied van de gegevenswetenschap in de gezondheidszorg om gegevens over patiënten te verzamelen buiten de traditionele zorgomgevingen. Laat u echter niet op een dwaalspoor brengen door de nadruk op technologie: de meest doeltreffende systemen voor patiëntenbewaking op afstand maken gebruik van de moderne, gestroomlijnde, consumentvriendelijke persoonlijke technologische producten voor de gezondheidszorg, en niet van de koude, isolerende, met draden beladen medische apparatuur uit het verleden.

Wat is de rol van machine learning in datawetenschap?

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.

Lees verder

Data Science-instrumenten voor de gezondheidszorg

Data science instrumenten in de gezondheidszorg helpen gezondheidswetenschappers 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 de volgende

  • Hadoop door Apache

Hadoop wordt voornamelijk gebruikt voor de parallelle verwerking van gegevens die over meerdere kanalen zijn verspreid. Omdat het een gedistribueerd bestandssysteem is, kan deze data wetenschap in de gezondheidszorg kan gegevens van meerdere knooppunten analyseren. De meeste organisaties in de gezondheidszorg gebruiken dit hulpmiddel voor gezondheidszorggegevenswetenschap omdat het open-source software is.

  • Statistisch analysesysteem

Statistical Analysis System is een van de immens populaire data science toepassingen in de gezondheidszorg vanwege de visueel aantrekkelijke weergave van data-analyse. Minute beoordelingen van grote gezondheidszorg datasets en het filteren van de meest gunstige resultaten stellen gezondheidszorg data wetenschappers in staat om te werken aan de problemen die voor hen liggen.

Toekomstige Data Science Trends in de Gezondheidszorg

Nu we een gedetailleerde rondleiding hebben gehad over het verschil dat data science heeft gebracht in de gezondheidszorgindustrie over de hele wereld, laten we nu een blik werpen op de vier factoren die een dramatische verbetering in de gezondheidszorgindustrie veroorzaken:

  • Technologische vernieuwingen
  • Noodzaak van digitalisering
  • Hoge behandelingskosten
  • De eis om met een grote bevolking om te gaan

De gezondheidszorg wordt ook geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van de invoering van technologie en kosteneffectiviteit. Organisaties in de gezondheidszorg hebben verschillende technologieën gebruikt, zoals elektronische patiëntendossiers (EHR) en patiëntenportalen. Toch hebben deze technologieën hun beloften niet kunnen waarmaken wegens hun hoge kosten, complexe implementatieprocessen, gebrek aan interoperabiliteit tussen systemen, enz.

De toekomst van data science in de gezondheidszorg zal worden bepaald door
de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technologie
. Deze twee technologieën veroorzaken al een revolutie in tal van sectoren, van financiën tot detailhandel, en het is dan ook niet verwonderlijk dat zij ook hun weg vinden naar de gezondheidszorg.

Top 10 datawetenschapstrends voor 2022

Gevolgtrekking

Toepassingen van data science in de gezondheidszorg komen de samenleving nu al ten goede, en het lijdt geen twijfel dat zij in het komende tijdperk nog waardevoller zullen worden. Het zal de gezondheidszorg vooruit helpen. Artsen zullen goed bediend worden en patiënten zullen profiteren van een unieke ervaring en optimale behandelingen.

Big data kunnen helpen langetermijnvisies voor zelfbeheer, betere patiëntenzorg en behandeling te realiseren. Datawetenschap kan realtime voorspellende analyses opleveren die kunnen worden gebruikt om inzicht te krijgen in verschillende ziekteprocessen en om patiëntgerichte zorg te leveren. Het zal de wetenschappelijke vaardigheden van onderzoekers, epidemiologische studies, gepersonaliseerde geneeskunde, enzovoort, ten goede komen. Anderzijds is de voorspellende nauwkeurigheid sterk afhankelijk van efficiënte
integratie van gegevens
verkregen uit verschillende bronnen te veralgemenen.

Tot slot, als u hulp zoekt bij het implementeren van een van de genoemde 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 onzedata science en analyse dienstenen uw betrouwbare partner worden. Wil je meer weten?Praat met een van onze experts.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.