使用数据科学影响医疗保健
数据科学已经成为日常生活的一部分，很容易忽略了这项技术如何以非常重要的方式为整个行业提供帮助。医疗保健就是一个很好的例子。如果从战略上加以应用，则数据科学有可能从运营和临床角度深刻影响医疗保健的提供。
数据科学的临床应用
诊断应用程序，例如读取成像扫描或病理报告，可能是最直观的最明显的地方之一，我们希望在其中看到中短期内部署的数据科学。该解决方案可以根据同意汇集其数据的所有机构中成千上万个类似病例的非常大的数据集，快速提供诊断问题或治疗方案的答案。先进的数据科学还可以发现人类无法有效完成的违反直觉的模式和因果关系。像这样的解决方案和预测性分析可以极大地简化诊断和治疗过程，从而始终如一地产生更好的结果，而这些结果越来越不依赖于单个医生的技能。
尽管在这种情况下数据科学可以为患者和医生带来巨大的好处，但重要的是要记住，提供者与患者之间的每次相遇都是唯一的，一次性的事件，永远不会与其他任何相遇相同，即使涉及相同的患者和相同的提供者。因此，仅依靠分析来使它每次100％正确都是不现实的。我们更有可能依靠临床医生的专家判断来做出“最后一英里”的决定。从某种意义上讲，这就像无人驾驶汽车可能要依靠警惕的驾驶员准备好接管方向盘多年。
最好将算法的角色部署为增强智能，从而使医生和护士能够通过向他们提供及时的，数据驱动的建议，从而根据其个人专业知识和对情况的判断来接受，拒绝或修改它们，从而发挥最佳性能。那一刻。
数据科学的业务应用
医院运营是复杂，高度可变且深度互连的系统，这就是为什么在同时提供高资产利用率，缩短患者等待时间以及在接下来的几个疗程中为寻求预约的患者提供大量可用空位的操作上具有挑战性的原因天。日常运营需要组织各个级别的工作人员每天做出数百项决策-其中一些决策可能是要决定要挤占附加任命的最佳时机，还是患者需要哪些决策以便重新安排他们的约会。不幸的是，每天的实际情况很少会完全按照计划进行，因此，前线被迫依靠静态仪表板，半形式的预测或直觉来做出这些决定。尽管每个孤立的决定似乎都不是“成败”的选择，但总的来说，患者流量可能会受到很大的不利影响。先进的数据科学有可能为第一线提供实时智慧，以提高他们每天做出的数百个决策的速度和质量，从而通过涉及提供适当服务的各种临床服务来改善患者流量关心。
值得分解一下，因为很多人都没有看到医院和卫生系统的容量管理。为了使用数据科学和预测分析来改善患者流量，必须基于历史量，预约类型，患者的到来以及每种服务执行的持续时间的分布，有详细的模拟模型。还有一些运营限制取决于员工人数，他们的可用性，他们拥有的技能以及所需的特定设备和房间。然后，所有这些因素都可以作为优化算法的约束因素考虑，这些算法可以为各个患者推荐理想的预约空位顺序，该顺序可能会动态变化。
许多数据分析系统专注于“描述性分析”，回答了“发生了什么？”的问题。利用数据科学，分析可以转向“规范分析”，从而对“应该发生的事情”提出建议。
最终任命时间表几乎不可能完全匹配优化建议，但这是数据科学最有用的地方。将事后实际发生的情况与模型在一天开始时所预测的结果进行比较，将为您提供学习建议并以微妙的方式对其进行调整的机会，从而使性能不断地接近最佳边界。
同样，其目的绝不是取代前线的决策-这种专业知识，背景和判断力是无价的。相反，其目的是利用数据和不断学习来帮助前线根据所有数据和优化算法的累积智慧，在各种情况下始终做出最明智的决策。
病人护理和操作是两个非常不同的日常示例，它们说明数据科学可能破坏医疗保健行业的方式。有无数的示例，但希望这些示例演示了使用数据以各种方式改善体验的机会。
变革成本
但是，为了使整个行业发生变化，投资的财务回报必须极其有形和可衡量。例如，在相同水平的工作人员和工作时间以及相同（或减少）的患者等待时间的情况下，输液中心的输注治疗有效能力提高了15-20％。在Stanford Health Care，UCHealth，Sloan Kettering纪念馆和New York-Presbyterian部署的优化软件已经能够连续几年提供并维持这些结果。这些结果之所以可能，是因为该解决方案能够从历史数据集中提取并每天继续学习，以确保建议是及时，准确和有效的。
这在多个层面上意义重大。首先，它有助于患者进入。与其期望患者要等待数周或数月的预约，这可能会加重患者的病情，并给急于治疗的患者带来不必要的压力，而是有可能在接下来的几天或一周内提供预约空缺。取消和重新安排是常见问题。但是，有了良好的预测软件，中心可以更好地进行提前计划。结果，可以更快地看到更多的患者，一旦踏入中心，患者的等待时间可以减少30-50％。
底线是：学习和适应的优化模型可以帮助提高卫生系统中许多昂贵资产的有效能力，这些资产包括手术室，住院床和成像设备，仅举几例。对于那些痴迷于成本的人来说，这真是令人兴奋。在美国的5
因此，是的，数据科学将极大地影响医疗保健的未来，因为它有可能改善患者护理，取得更好的结果并增强体验，同时更好地利用现有资源。随着越来越多的解决方案被采用并付诸实践，期望有一个全新的机遇世界开启，这将使医疗保健行业变得更好。

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