La ciencia de datos ayuda a las empresas, como la farmacia, a analizar las métricas de datos para agilizar los servicios con el fin de maximizar las ganancias. Por ejemplo, utilizo análisis de datos para ver qué temas obtienen más tráfico, así sé cuáles temas les resultan más útiles o difíciles a las personas. A continuación, uso esta información para asignar recursos a esas áreas para optimizar mi contenido y ayudar a la mayoría de las personas. Puede visitar mi sitio para obtener más información en Drugs Made Easy: hacer que los medicamentos sean fáciles de entender o enviarme un mensaje para obtener más información si necesita ayuda.
¿Cómo puede la ciencia de datos ayudar a una empresa, como una farmacia?
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¿Cuáles son los casos de uso más interesantes del uso de datos en la industria de la salud?
Hace más de 10 años, trabajé con un hombre llamado George T. en Providence, Rhode Island. George trabajó para Blue Cross Blue Sheild. Creamos un modelo analítico estándar para algunos trabajos con los que estaban lidiando.
No mucho después, George ideó un modelo analítico que combinaba dos y dos que nadie había hecho antes, que era hacer una referencia cruzada de todos los médicos, todas las indicaciones médicas por paciente y todas las medicinas vendidas por las farmacias de la zona. para las recetas dadas por esos doctores. Dado que BCBS tiene acceso a todos esos datos (ya que pagan por las recetas), pudieron mostrar la agrupación de síntomas, recetas, por médico, por farmacia, etc.
No creo que hayan dado un rodeo y hayan analizado los resultados por paciente; este era solo un sistema para ver qué médicos prescribían qué medicamento por indicación, principalmente para verificar marcas versus genéricos y ahorrar dinero de BCBS. Pero se podía ver cómo un modelo así podría expandirse fácilmente.
Lo que la mayoría de la gente no entiende es que este tipo de cosas generalmente no se hace. La diferencia es entre un * sistema * y una * encuesta *. La mayoría del análisis del tratamiento médico se realiza por encuesta. Eso es porque el estado de la información de los registros médicos es horrible. George construyó un sistema.
Llegar a la parte de ‘ciencia de datos’ no es el objetivo. El punto es obtener datos limpios de los sistemas craptastic debajo de la mayoría de los hospitales y compañías de seguros. Se trata de crear * sistemas * transparentes en lugar de confiar en * encuestas *. Buena suerte.
