‘Healthy Data’: gezonde data voor een gezond leven

De meeste  dataspecialisten hebben allemaal iets met big data en ‘wide’ data.

Het zijn termen die in de loop der jaren een belangrijke rol zijn gaan spelen in het bedrijfsleven, maar ook bij overheden, onderwijsinstanties en de media. Vooral big data zorgde voor nieuwe ontwikkelingen. Door grote hoeveelheden data te analyseren, zijn organisaties nu in staat om te kijken naar de toekomst.

Data vormt nu de basis van het moderne leven. Organisaties en individuen zijn ervan afhankelijk en het is vaak de steun en toeverlaat voor besluitvorming. Echter, niet-georganiseerde, onbetrouwbare data zijn niet enkel een last, maar ook een barrière. Organisaties hebben altijd en overal behoefte aan “cleane”, betrouwbare en nauwkeurige gegevens. Het moe naadloos over alle bronnen kunnen stromen, klaar zijn voor actie en betere beslissingen mogelijk maken. Dat is ‘Healthy Data’. We spreken ook wel over actionable data: de data uit een dataset die daadwerkelijk bruikbaar is voor een goede en effectieve analyse.

Met andere woorden: Healthy Data is data die toegankelijk en bruikbaar is gemaakt. Voor de gezondheidszorg kan deze bruikbare data heel wat betere inzichten bieden. Zo kan je analyses draaien op je gehele dataset, maar uiteindelijk toch niet de gewenste inzichten krijgen. Maken we daarentegen een analyse van het relevante deel van je dataset, krijg je wel leerrijke inzichten die leiden tot goede en effectieve acties.

De ware impact van Healthy Data

Dit klinkt nog allemaal vaag, want wat betekent Healthy Data nu concreet voor de zorg?

Denk aan een patiënt die zijn of haar gegevens invoert, en deze gegevens vervolgens met een zorgverlener deelt. Een Artificial Intelligence (AI)- of Machine Learning (ML)-algoritme kan naar de bestaande data kijken en een voorlopig conclusie trekken op basis van de gegevens van de patiënt en de geanonimiseerde gegevens van vergelijkbare patiënten. Op basis van deze analyse, kan het algoritme een advies formuleren voor de zorgverlener. De zorgverlener herziet de conclusie van het algoritme en combineert deze met zijn of haar eigen bevindingen, om zo tot een finale diagnose te komen. Sterker nog, op het moment dat een patiënt zijn gegevens invoert, kan het algoritme de eerste bevindingen al aan de patiënt tonen, wat de communicatie tussen zorgverlener en patiënt uiteindelijk bevordert.

Healthy Data als deel van de remedie voor COVID-19

Met Healthy Data kunnen gebruikers dus ontzettend veel bewerkstelligen. Vandaag zien we de eerste resultaten van deze synergie maar er ligt nog een lange weg aan nieuwe mogelijkheden en jammer genoeg ook aan wegversperringen voor ons in het verschiet.  Als we heel concreet als voorbeeld kijken naar hoe vaak gegevensstromen te traag of foutief geïnterpreteerd zijn tijdens de COVID-19-crisis, dan zie je duidelijk de weg die nog afgelegd moet worden. We hadden veel leed kunnen besparen, indien er op een correcte manier gebruik gemaakt werd van efficiëntere datastromen. Met andere woorden, dataplatformen zijn geduchte tools in de strijd tegen COVID-19 en vele andere ziekten.

Ook wij, bij InterSystems, proberen hier ons steentje aan bij te dragen. In onze recente innovatie InterSystems IntegratedML tonen wij een blik op de toekomst.

InterSystems IntegratedML is een geïntegreerde functie van het InterSystems IRIS Data Platform en biedt zo alle functies en voordelen van traditionele Auto Machine Learning. Omdat het is ingebed in InterSystems IRIS, is het mogelijk geavanceerde applicaties te ontwikkelen en te implementeren zonder modellen of gegevens te extraheren of te verplaatsen.