Experts analyseren nu enorme hoeveelheden gegevens om te zien wat het beste werkt. De nieuwe strategie voor informatiewetenschap in de gezondheidszorg maakt de toepassing van data-analyse mogelijk die uit verschillende disciplines is verzameld om de zorgsector te helpen groeien. Het valt gewoon niet te ontkennen dat de zorgsector klaar is voor hervorming. 

Er is geen informatieverwerking in de gezondheidszorg met ERM's, klinische onderzoeken, draagbare monitoring en zoeken op internet. Er is nog nooit een meer toegankelijke methode geweest om gegevens te centraliseren, waarbij de overgrote meerderheid van de patiënten online toegang heeft tot gezondheidsadvies en veel mensen sites zoals Zocdoc gebruiken om een ​​afspraak te maken. 

Gelukkig grijpt de gezondheidszorg de kans aan om de patiëntenzorg te verbeteren en gelijke tred te houden met de nieuwste doorbraken op het gebied van datawetenschap. 

Geneeskunde vereist een geavanceerd systeem dat gebaseerd is op gezondheidsgegevens om de vooruitgang in de richting van universele gezondheidszorg te meten. 

Data science toepassing in de zorg:

Er zijn verschillende big data-toepassingen in de gezondheidszorg die de weg hebben vrijgemaakt voor toekomstige medische vooruitgang. Toepassingen van big data in de gezondheidszorg nemen snel de gezondheidszorg in beslag, van het ontdekken van medicijnen tot het gebruik van Python in de gezondheidszorg. Als je deze carrière wilt nastreven, kun je leren online cursus datawetenschap bij Groot Leren.

Gegevensbeheer en gegevensbeheer

Er is een enorme kans op beter databeheer. De verschuiving naar meer open standaarden en verbeterde gegevensuitwisseling op eliteniveau geeft praktisch inzicht in het functioneren van de GGD. Door machine learning kunnen artsen empathischer worden en beter behandelen. Het doel van datamanagement in de zorg is om informatie vrij beschikbaar te maken voor degenen die in het veld actief zijn. 

Omdat de zorgsector van nature risicovol is, moet de gegevensverwerking met uiterste voorzichtigheid gebeuren om de bestaande status en mogelijke resultaten te analyseren. Bovendien moet data-analyse voor de gezondheidszorg actueel, alomvattend en diepgaand zijn. 

Hoewel datagovernance wordt erkend als essentieel voor de gezondheidszorg, hebben zorgbedrijven de mogelijkheid om de acceptatie van datagovernance als bedrijfsprioriteit te versnellen. Het woord verwijst naar de regels, het beleid, de processen, rollen en verplichtingen die horen bij het beheren van de levensduur van gegevens. 

Gegevensbeheer, in zijn meest elementaire vorm, is een reeks richtlijnen om ervoor te zorgen dat gegevens nauwkeurig, betrouwbaar, alomvattend, toegankelijk en veilig zijn. Het is ook een cruciale facilitator voor het vergroten van de informatiewaarde en het vertrouwen, en het leveren van efficiëntie en kostenbesparingen. Betrokkenheid van patiënten, coördinatie van zorg en volksgezondheid zijn allemaal gebaat bij datagovernance. Zonder dit zullen verschillende datawetenschapsbedrijven in de gezondheidszorg data op verschillende manieren verspreiden. 

Als gevolg hiervan bieden datawetenschapstoepassingen een effectievere beveiligingsstrategie en een grondiger systeemonderzoek. 

Workflowoptimalisatie en procesverbeteringen

Omdat er in de zorg geen big data-analyse is, worden veel grote keuzes gemaakt op basis van het menselijk 'onderbuikgevoel'. Medical data science maakt de ontwikkeling van een behandelstrategie op maat mogelijk en helpt zorgverleners om tijd en lasten beter te verdelen. 

Het gebruik van datawetenschapstechnieken zorgt voor een meer gestructureerde benadering van de algemene ontwikkeling van het raamwerk voor menselijke diensten. Elke test, elk examen, elke voorspelling en elke behandeling biedt een nieuw scenario voor machine learning-algoritmen, waarmee de logische beperkingen van het wereldwijde socialeverzekeringskader worden versterkt. 

Medische beeldanalyse

Het proces van het tot stand brengen van een visueel beeld van het lichaam voor klinisch onderzoek en medische interventie staat bekend als medische beeldvorming. Het biedt clinici een niet-invasieve benadering voor het onderzoeken van het menselijk lichaam of het nabootsen van organen voorafgaand aan een operatie. Met de groeiende opkomst van de zorg en kunstmatige intelligentie kan datawetenschapstechnologie in de zorg helpen om nieuwe behandel- en zorgopties te ontsluiten. 

Medische beeldvorming wordt gemakkelijker gemaakt door onder toezicht en zonder toezicht te leren, omdat het rekenmogelijkheden biedt waarmee afbeeldingen sneller en nauwkeuriger op schaal kunnen worden geanalyseerd. Een onderzoeksproject voor kankerdetentie waarbij CNN werd ingezet om melanoom te identificeren, is een prachtige illustratie van het potentieel van informatica. 

De pijlers van het onderzoek zijn de datasets en hun grote bibliotheken. Wanneer het invoeren van gegevens wordt vergeleken met de beschikbare datasets, geven de verkregen stukjes informatie een beter inzicht in de prognose van de patiënt. 

Genetica/ Genomica – Behandeling personalisatie

Naarmate er nieuwe technologieën ontstaan, of het nu gaat om verschillende soorten genomische profielsequencing of iets anders, geeft het de genomics-industrie een nieuw perspectief. Genetische gegevens worden momenteel sneller gemaakt dan ze kunnen worden gestructureerd of toegepast vanwege de enorme gegevensvolumes van vandaag. 

Veel komt erop neer dat benaderingen voor het structureren van gegevens ver achterblijven bij de capaciteit om gegevens te verkrijgen. Data science in de zorg is nuttig, maar je moet het wel kunnen begrijpen. 

Als gevolg hiervan is de DNA Nanopore Sequencer een hulpmiddel dat patiënten helpt bij het voorkomen van septische shock. Het biedt genetische code-sequencing, waardoor de hoeveelheid tijd die wordt besteed aan het verzamelen van informatie wordt verminderd. Het programma haalt ook genomische gegevens op, BAM-documentatiecontroles en voert berekeningen uit. 

Voorspellende analyse en gezondheidszorg

Predictive analytics, in zijn eenvoudigste vorm, is een hulpmiddel dat leert van ervaringen uit het verleden (gegevens) om te anticiperen op het volgende gedrag van een patiënt. Het maken van betrouwbare conclusies over de huidige en toekomstige gebeurtenissen verbindt datawetenschap in de gezondheidszorg met succesvolle actie. Hierdoor kunnen potentiële gevaren en kansen worden geïdentificeerd voordat ze zich voordoen. 

De zorgsector verandert in een razend tempo. De belangrijkste focus is voorspellende analyse, die veel deuren opent voor het verbeteren van de patiëntresultaten en het verlagen van de kosten. Predictive analytics maakt gebruik van historische gegevens om toekomstige resultaten te voorspellen. Het zal hoogstwaarschijnlijk helpen bij het identificeren van mensen die het meeste risico lopen op slechte gevolgen voor de gezondheid. Het kan ook helpen bij het leveren van geïndividualiseerde behandeling door patiëntbewaking op afstand mogelijk te maken. 

Artsen kunnen gezondheidsprogramma's voor deze patiënten op maat maken om ziekenhuisopname en heropname te voorkomen. Om relevante bevindingen voor ziekteonderzoek te genereren, kunnen experts gebruikmaken van innovaties zoals big data-analyse, algoritmen voor machine learning en taalverwerking. Hierdoor kunnen patiënten een actieve rol spelen in hun eigen zorg. 

Dit soort analyses kunnen artsen op zijn minst helpen bij het anticiperen op en het verminderen van gezondheidsrisico's voordat ze ernstiger worden. Wanneer voorspellende analyses en big data worden gecombineerd, geeft dit bedrijven een aanzienlijk concurrentievoordeel. 

Het mag inmiddels duidelijk zijn dat data science een grote reikwijdte heeft op het gebied van de zorg. Om uw carrière op dit gebied te beginnen, neemt u: Data Science certificeringscursussen van Great Learning. Het zal je helpen deze discipline onder de knie te krijgen en je vooruitzichten in je carrière te verbeteren.

Bron: Plato Data Intelligence: Platodata.ai