Het wordt steeds makkelijker om grote hoeveelheden data vast te leggen in de zorgsector. Hoewel deze data relevant is voor onderzoek wordt er op dit moment in de zorg nog weinig informatie uit deze ruwe data gehaald. In deze publicatie leggen we uit wat een Data Scientist of Arts-onderzoeker in 2021 nodig heeft om op een efficiënte manier onderzoek te doen in de zorg.
De taak van Onderzoekers en Data Scientists is het analyseren van data en maken van voorspellende modellen. Echter zijn zij veel van hun tijd kwijt aan zaken hieromheen. De vier essentiële factoren om hier verandering in te brengen zijn: toegang krijgen tot de data, datastructuren, het configureren van een interactieve programmeeromgeving en toegang tot externe databronnen buiten de eigen database. Wij nemen je mee in de belangrijkste inzichten.
1. Zorg voor veilige toegang van je data
Voordat een Arts-onderzoeker of Data Scientist kan beginnen met het analyseren van data of het trainen van voorspellende modellen, moet deze eerst toegang krijgen tot de data. Hierbij is het belangrijk dat er enkel toegang wordt verleend tot data die van belang is voor het onderzoek en waarbij privacy van de cliënt wordt gewaarborgd. Dit is soms lastig voor elkaar te krijgen. Het 6Gorillas Dataplatform zorgt ervoor dat je op een makkelijke en veilige manier toegang krijgt tot eigen data voor onderzoek. Het systeem zorgt ervoor, gebaseerd op je rol, dat enkel de relevante data toegankelijk is.
Lees meer: “Data privacy is ook onderdeel van goede zorg!”
2. Structureer je datastromen
Als je eenmaal toegang hebt tot je data staat deze vaak op allerlei plaatsen waardoor het moeilijk is om overzicht te houden. Het Dataplatform zorgt ervoor dat de data duidelijk en op een gestandaardiseerde manier is gestructureerd. De data engineering is al in een eerder stadium uitgevoerd waardoor je enkel hoeft te werken met een gestructureerde en opgeschoonde database. Hierdoor besteed je meer tijd aan werkzaamheden waar je als Onderzoeker of Data Scientist impact mee wil maken: data-analyse en het maken van voorspellende modellen.
3. Configureer je programmeeromgeving
Een Data Scientist voert experimenten uit om tot een goed werkend voorspellend model of analyse te komen. Het is van belang voor Data Scientists dat er zo min mogelijk tijd zit in het configureren van de programmeeromgeving. Door middel van een interactieve Jupyter notebook omgeving met toegang tot de data en data science pakketten, kan een Data Scientist direct aan de slag met zorgdata.
Via de Data Science as a Service-omgeving van 6Gorillas kan je via een Jupyter notebook direct op een makkelijke en veilige manier toegang krijgen tot de data op het dataplatform. Hierdoor kan een Data Scientist direct beginnen met het maken van analyses. Daarnaast train je in deze omgeving machine learning modellen en heb je de mogelijkheid om ze te exporteren.
4. Voeg externe data toe waar nodig
Vaak weet een Onderzoeker of Data Scientist niet van tevoren welke indicatoren precies van belang zijn voor een bepaalde voorspelling. Het kan bijvoorbeeld zo zijn dat domeinexperts stellen dat bepaalde externe data nodig is om tot een goede voorspelling te komen die niet door de zorginstelling wordt opgeslagen. Hierin kan het 6Gorilla’s Dataplatform helpen.
Op het Dataplatform is het mogelijk om op een snelle manier externe (publieke) data van buiten jouw eigen zorginstelling toe te voegen. Zo kan er bijvoorbeeld worden gekozen een model te creëren om no-shows te voorspellen. Het is mogelijk dat bepaalde voorspellende factoren niet aanwezig zijn in je eigen data. Denk bijvoorbeeld aan een slechte weersverwachting of de afstand van de cliënt tot de instelling. Deze indicatoren kunnen beide invloed hebben op een mogelijke no-show van de cliënt. Door gebruik te maken van het 6Gorillas Dataplatform kan bestaande zorgdata op een makkelijke en veilig manier worden verrijkt.
Bekijk ook: hoe Mondriaan Data Science inzet bij het voorspellen of een cliënt een verhoogd risico heeft op een drop-out
Onderzoek doen in de zorg 2021: conclusie
Voor het doen van onderzoek zijn er een aantal essentiële elementen die altijd de aandacht verdienen. Zo dien je vooraf toegang te krijgen tot de data die voor jou relevant zijn met privacy waarborging van de cliënt. Door gebruik de maken van gestructureerde databronnen en een geconfigureerde programmeeromgeving zorg je voor meer efficiëntie in het onderzoeksproces. Mochten er bij bepaalde voorspellingen databronnen missen dan voeg jij die eenvoudig toe – ook al gaat het om externe publieke data.
Door gebruik te maken van 6Gorilla’s services staat er een volledige, efficiënte en veilige Healthcare Data Science omgeving voor jou klaar. Het 6Gorilla’s Dataplatform zorgt ervoor dat alle belemmerende barrières voor Onderzoekers en Data Scientist worden weggehaald waardoor ze op een efficiëntere manier data kunnen analyseren en voorspellende modellen kunnen bouwen.
Download de explainer ‘Alle data van jouw zorgorganisatie in één platform‘
Bij 6Gorillas willen wij de samenwerking bevorderen door het aanbieden van een Data Science werkplek as a service. Hierbij kunnen traditioneel onderzoekers en Data Scientists makkelijk en op een veilige manier toegang krijgen tot data op het dataplatform.
Zo kunnen ze samen analyses en modellen maken en nieuwe inzichten creëren om zo de kwaliteit van de zorg te verbeteren. We vertellen je graag meer over het dataplatform in onze explainer.
In de Explainer: ‘Dataplatform as a service’ lees je alles over:
✔ Hoe het dataplatform jouw zorgorganisatie sturing geeft in de bedrijfsvoering
✔ Benut de potentie van BI en Data Science
✔ Klantcases Trubendorffer en MoleMann
✔ Hoe schaalbaarheid, real time en security leidend zijn
