Een ogenblik geduld aub, op dit moment wordt uw cv geüpload,
dit kan tot 15 seconden duren.

Data science in de gezondheidszorg

Door: Amber Kints
Data science in de gezondheidszorg

Data science kan een grote bijdrage leveren aan de gezondheidszorg. Mede dankzij snelle ontwikkelingen op het gebied van informatietechnologieën beschikken organisaties in de gezondheidszorg over grote hoeveelheden data. Denk aan data die gegenereerd wordt door technologieën als mobiele gezondheidsapps en thuismonitoring. Door het analyseren van deze data is het steeds vaker mogelijk om gezondheidsproblemen in een vroeg stadium te herkennen en om mensen die werkzaam zijn in de gezondheidszorg, te ondersteunen in het maken van beslissingen. Het inzetten van data science in de gezondheidszorg zorgt voor een afname in de behandelkosten, het voorspellen van epidemische uitbraken, het voorkomen van ziektes en een algemene verbetering van de levenskwaliteit. Maar hoe wordt data science ingezet in de gezondheidszorg?

Data in de gezondheidszorg met machine learning

Voor het detecteren van psychische aandoeningen kan gebruik worden gemaakt van machine learning. Bij machine learning ligt de focus op het ontdekken van patronen, waarmee voorspellende algoritmes worden ontwikkeld. Door het continu blijven toepassen van het algoritme op nieuwe data, worden nieuwe patronen ontdekt en wordt het voorspellend algoritme steeds nauwkeuriger. Zowel voor het ontdekken van neurologische als geestelijke aandoeningen worden analyses op taalpatronen uitgevoerd. Zo hebben mensen die lijden aan dementie vaak last van taalproblemen. Met machine learning is het mogelijk om afwijkende taalpatronen waar te nemen en dementie te detecteren. Voor het voorspellen van psychoses aan de hand van machine learning zijn slechts 300 woorden nodig.

Kunstmatige intelligentie

Het inzetten van kunstmatige intelligentie levert een grote bijdrage aan de gezondheidszorg. Bij kunstmatige intelligentie worden computers ingezet voor het uitvoeren van taken en het nemen van beslissingen op basis van patroonherkenning in data. Zo wordt kunstmatige intelligentie ingezet voor het vroegtijdig ontdekken van dementie. Kunstmatige intelligentie voorspelt op basis van een MRI-scan of dementie zich in de komende jaren gaat ontwikkelen. Door de MRI-scans van mensen met dementie te vergelijken met die van mensen zonder dementie, is een algoritme ontwikkeld die het verschil tussen gezonde en zieke hersenen kan vaststellen en voorspellingen kan maken op basis van afwijkingen in de hersenen. Kunstmatige intelligentie is op deze manier in staat de ontwikkeling van dementie te ontdekken, nog voordat doctoren symptomen van de ziekte kunnen vaststellen.

Uitdagingen

De hierboven genoemde voorbeelden vormen natuurlijk maar een fractie van de totale oplossingen die in de gezondheidszorg zijn ontwikkeld door middel van het toepassen van data science. Ondanks de vele ontwikkelingen die hebben plaatsgevonden, gaat het toepassen van data science in de gezondheidszorg ook gepaard met uitdagingen.

Allereerst heeft de gezondheidszorg te maken met gevoelige medische informatie. Bedrijven in de gezondheidszorg moeten privacy protocollen hanteren om de privacy van cliënten te beschermen. Het toepassen van data science wordt belemmerd wanneer deze protocollen de toegang tot data ontzeggen. Daarnaast spelen in de gezondheidszorg type I en type II fouten een grote rol. Type I fouten, ook wel fout-positief genoemd, ontstaan wanneer wordt verondersteld dat er iets aan de hand is terwijl dit niet het geval is. Het maken van een type I fout kost organisaties in de gezondheidszorg veel geld door het verlenen van onnodige behandelingen. Type II fouten, ook wel fout-negatief genoemd, ontstaan wanneer wordt verondersteld dat er niks aan de hand is terwijl dit wel het geval is. Het maken van een type II fout kan ernstige gevolgen hebben voor de gezondheid van cliënten die hierdoor geen behandeling toegekend krijgen, maar die wel nodig hebben.

Ondanks de uitdagingen maken bedrijven in de gezondheidszorg steeds meer gebruik van data science. Door het gebruik van data science is het vaker mogelijk om ziektes in een vroeg stadium te herkennen en om mensen in de gezondheidszorg te ondersteunen in het maken van beslissingen. Het is daarom van groot belang dat bedrijven in de gezondheidszorg zich ook in de toekomst blijven ontwikkelen op gebied van data science, om op deze manier ziektes vroegtijdig te voorspellen en hoge kosten terug te dringen.

Reacties

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Bekijk de vacatures