De zorgsector genereert elke dag grote hoeveelheden data. Elektronische medische dossiers, facturering, klinische systemen, gegevens van wearables en verschillende onderzoeken blijven enorme hoeveelheden informatie opleveren. Dit biedt zorgverleners een waardevolle kans om te zorgen voor betere patiëntenzorg, mogelijk gemaakt door bruikbare inzichten uit eerdere patiëntgegevens.
Met behulp van geavanceerde Machine Learning en Analytics brengen Data Scientist over de hele wereld geleidelijk een revolutie teweeg in de gezondheidszorg. AI, Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) en Deep Learning (DL) stellen belanghebbenden in de gezondheidszorg en medische professionals in staat om zorgbehoeften en -oplossingen sneller en nauwkeuriger te identificeren, en om met behulp van gegevenspatronen snel goedgeïnformeerde medische of zakelijke beslissingen te nemen.
In dit blog bespreken wij een aantal van de belangrijkste gebruiksscenario's waarin Data Science een groot verschil maakt in de gezondheidszorg.
Het ontwikkelen van geneesmiddelen is geen eenvoudig proces. Er is een aanzienlijke hoeveelheid onderzoek, testen, tijd en geldinvesteringen nodig voordat een medicijn op de markt wordt gelanceerd. De kosten om een nieuw medicijn op de markt te brengen kunnen oplopen tot miljarden euro’s.
Data Science kan gebruikmaken van verschillende sets van gestructureerde en ongestructureerde biomedische gegevens die zijn verkregen uit tal van tests, behandelresultaten, casestudy's, sociale media enz. uit de verschillende disciplines.
Door geavanceerde wiskundige algoritmen te gebruiken kan er een simulatie gemaakt worden van hoe een medicijn zal interacteren met lichaamseiwitten, en op basis daarvan kan het succespercentage voorspeld worden. Deze simulatie kan het gehele ontwikkelproces versnellen, waardoor initiële screening voldoende is om de mogelijkheid van de werkzaamheid van het geneesmiddel te bepalen. Dit betekent niet alleen een enorme vermindering van de ontwikkelkosten en tijd van geneesmiddelen, maar het vermindert ook de risico's van mislukking.
Diagnose is een cruciaal onderdeel van de patiëntenzorgcyclus omdat het de aard van de te verlenen behandeling bepaalt. Onderzoek toont aan dat alleen in de Verenigde Staten al tussen de 40.000-80.000 doden vallen door diagnostische fouten.
Hoewel er een enorme hoeveelheid gegevens is uit o.a. MRI's, röntgenfoto's, CAT-scans en vele andere soorten bronnen die kunnen worden gebruikt om effectieve tests uit te voeren, zijn de meeste bestaande methoden niet in staat om dit te doen.
Door middel van Data Science kunnen analisten echter Deep Learning technieken toepassen om uitgebreide klinische en laboratoriumrapporten te verwerken met als doel een snellere en nauwkeurigere diagnose te stellen. Gegevensanalyse kan hen in staat stellen vroege tekenen van een probleem te detecteren en de artsen in staat te stellen preventieve zorg en betere behandeling aan de patiënten te bieden.
Bovendien kunnen deze gegevens ook door medische onderzoekers worden gebruikt om chronische ziekten in een vroeg stadium te diagnosticeren, en behandelingsopties te identificeren die bewezen succes hebben. Het kan de sleutel zijn tot het genezen van aandoeningen zoals kanker en diabetes.
Het is moeilijk te geloven dat het meer dan twee jaar geleden is sinds het begin van de COVID-19-pandemie. Data Science technieken speelden een belangrijke rol om de groei van de pandemie te modelleren, hotspots te identificeren en zelfs de verspreiding van de ziekte te volgen. Data Science speelde ook een grote rol bij het vergroten van ons begrip van het virus. Clusteringsmethoden werden gebruikt om de verspreidingspercentages van COVID-19 over verschillende landen te begrijpen, Neurale Netwerken brachten CT-scans in kaart om activiteitsgebieden te identificeren bij degenen met de diagnose COVID-19, en Recurrent Neural Networks (RNN) werden gebruikt om de snelle groei van het virus te begrijpen en de toekomstige verspreiding van de pandemie te voorspellen.
Data Science wordt ook gebruikt om ebola in heel Afrika te volgen om prioriteit te geven aan het sturen van hulpverleners en artsen naar de zwaarst getroffen gebieden, waardoor talloze levens worden gered. Naar schatting kan het gebruik van Data Science technologieën tegen 2030 6 miljoen levens redden van een zekere dood.
Wearables worden steeds meer in de gezondheidssector gebruikt. Behalve dat het hippe accessoires zijn, stimuleren ze zelf-gezondheidsmanagement bij mensen. Ze registreren belangrijke gezondheidsmetingen zoals bloeddruk, hartslag, slaappatroon, etc.
Vooral voor ouderen zijn wearables een grote hulp. Ze helpen de familieleden om op de hoogte te blijven van de gezondheid van de patiënt, en stellen het medisch personeel onmiddellijk op de hoogte in geval van nood. Wearables zijn verbonden met een mobiel apparaat en blijven grote volumes patiëntgegevens genereren die in de Cloud worden opgeslagen zodat ze, indien nodig, toegankelijk zijn.
Maar de vraag is: wat doen we met die gegevens? Met behulp van AI en Machine Learning kunnen Data Scientist deze ruwe informatie van wearables analyseren om er zinvolle inzichten uit af te leiden. Door middel van geavanceerde analytische modellen kunnen ze variaties in de gezondheid van de patiënt observeren, en een stoornis of een zorgwekkend symptoom detecteren. Dit helpt artsen een mogelijk gezondheidsprobleem te voorspellen en preventieve zorg te verlenen.
De kosten van de gezondheidszorg lijken alleen maar te stijgen met de tijd en hebben invloed op het kunnen leveren van een goede patiëntervaring. Data Science kan een belangrijke rol in spelen in het reduceren van deze zorgkosten.
Met analysetools kunnen factureringsgegevens en kostprijsinformatie uit klinische systemen worden bekeken. Door in te zoomen op de trends in het kamergebruik en de benodigde middelen voor patiëntenzorg kunnen er mogelijke operationele inefficiënties en verliesposten worden geïdentificeerd.
Daarnaast kunnen zorgverleners gebruik maken van Data Science om hun toeleveringsketen te optimaliseren en onderhoudsschema's voor apparatuur te herzien om onverwachte storingen te voorkomen. Dit kan hen helpen om de kosten laag te houden.
Met behulp van analyses is het ook mogelijk om het herstel van de patiënt te bewaken en ontslagprotocollen dusdanig te plannen dat heropnames tot een minimum beperkt worden.
Al deze toepassingen samen zorgen voor het optimaliseren van de zorgverlening door het realiseren van kostenverlaging en het verbeteren van de patiëntenrvaring.
De zorgbehoeften zullen alleen maar toenemen, en zorgverleners vinden het vaak een uitdaging om op een bepaald moment over voldoende medisch personeel voor patiëntenzorg te beschikken.
Elke verandering in de patiëntenstroom zal altijd gevolgen hebben voor de eenheden die volgens een inflexibel schema werken, bijvoorbeeld IC's en spoedeisende hulp. Aan de ene kan resulteert meer personeel te beschikking hebben dan daadwerkelijk nodig is in hogere arbeidskosten, anderzijds zorgt het hebben van te weinig personeel in meer overuren een potentieel hoger ziekteverzuim.
Dus, hoe zorg je voor de optimale personeelsbezetting? Data Science heeft het antwoord. Data Scientists kunnen fluctuaties in patiëntbezoeken voorspellen op basis van historische gegevens door de jaren heen, en ze kunnen een personeelstoewijzingsmodel ontwikkelen op basis van opnamepercentages in het verleden.
Dit geeft zorgverleners een idee van wanneer het zorgcentrum welk personeelsniveau nodig heeft. Zo kunnen bedden, personeel en andere benodigde middelen dienovereenkomstig en tijdig aan patiënten worden toegewezen.
Het is duidelijk dat gegevens niet alleen de patiëntenzorg transformeren, maar ook zorgverleners helpen bij het aanpakken van problemen met betrekking tot resourcebeheer, onvoldoende medisch personeel en hoge behandelingskosten.
De adoptie van Data Science in de gezondheidszorg blijft voor uitdagingen staan, zoals gebrek aan vertrouwen in de resultaten van een Machine Learning model en de noodzaak om aan specifieke vereisten te voldoen. Het gebruik van Data Science in de gezondheidszorg heeft echter al meerdere voordelen opgeleverd voor meerdere belanghebbenden.
Door workflows en operaties te verbeteren, medisch en niet-medisch personeel te helpen met repetitieve taken, gebruikers te ondersteunen bij het vinden van snellere antwoorden op vragen en innovatieve behandelingen en therapieën te ontwikkelen, kunnen patiënten, zorgverlener, onderzoekers en clinici allemaal profiteren van het gebruik van Data Science in de gezondheidszorg.
Wil je meer weten over de verschillende Data Science use cases en projecten? Download dan de whitepaper "De 6 basisprincipes van een Data Science Project.
