Advanced (Health) Analytics

Naast de ontwikkeling van BI applicaties heeft EscuLine ook expertise op het gebied van Machine Learning (ML), een onderdeel van Artificial Intelligence (AI). Samen met klanten definiëren, scopen en ontwikkelen wij Machine Learning modellen en zelflerende algoritmes.

Advanced Analytics is een onderdeel van data science dat geavanceerde methoden en tools gebruikt om gedrag, trends, clusters en gebeurtenissen te voorspellen.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een breed onderzoeksveld binnen AI, dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van algoritmes en technieken waarmee computers kunnen leren. Dit verwijst naar elk systeem waar de prestatie van een machine bij het uitvoeren van een taak beter wordt door meer ervaring op te doen in het uitvoeren van die taak. Machine Learning bestaat dus uit algoritmes die leren dankzij data. Het gaat om het gebruiken van statistische/wiskundige technieken om computers in staat te stellen om te leren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd zijn. Met behulp van algoritmes die iteratief leren van data, kan Machine Learning verborgen inzichten vinden zonder expliciet geprogrammeerd te zijn waar te kijken.

Ontwikkeling modellen en algoritmes

EscuLine helpt organisaties om van ideeën echte Machine Learning toepassingen te maken. Deze toepassing biedt ondersteuning en (dagelijkse) informatie om de zorg te verbeteren en tijdwinst te behalen voor zorgprofessionals.

Een veel gemaakte misvatting over Machine Learning is dat de computer het menselijke denkwerk overneemt. Niks is minder waar. Het is juist de menselijke intelligentie die de computer gaat vertellen wat hij moet berekenen en waarin hij verbanden moet gaan zoeken. Het is dus van belang om met menselijk verstand statistische modellen aan het werk te zetten.

Voor een menselijk brein is 2 tot 4 dimensies (parameters) goed te overzien. Maar worden het er meer dan is een computer een welkom hulpmiddel om het rekenwerk te doen. Vaak zijn zorgprocessen en het voorspellen en clusteren van uitkomsten complexer dan een paar parameters. Om daar grip op te krijgen, en te houden, kan het inzetten van Machine Learning methodiek helpen. Benieuwd naar meer informatie? Lees dan onze blog Machine Learning en vooral ook zelf blijven nadenken!

Projectaanpak

Of je nu aan de slag wilt met het voorspellen van onrustig gedrag bij cliënten met een bepaald ziektebeeld, of op organisatie niveau de ontwikkeling van de zorgvraag van jouw populatie wilt voorspellen. We starten altijd eerst met een intake/ inventarisatie. In de scoping die daarna volgt en de ontwikkel iteraties werken we nauw samen om het model of het algoritme te realiseren. Wil je meer weten over onze voorbeeld oplossingen en / of project aanpak? Vraag hier meer informatie aan.

Deze website maakt gebruik van cookies

EscuLine wil je bezoek aan de website zo makkelijk en persoonlijk mogelijk maken. Hiervoor gebruiken we cookies en vergelijkbare technieken. Deze gebruiken we om informatie te verzamelen over hoe onze website gebruikt wordt. De gegevens worden geanonimiseerd verzameld en wordt gebruikt om vast te stellen welke bedrijfsmatige doelgroepen onze website bezoeken. Wil je dat liever niet? Dan wordt er alleen gebruik gemaakt van functionele cookies, deze zijn vereist voor een goede werking van de website. Meer weten? Bekijk dan onze privacy instellingen.

Privacy instellingen | Sluiten
Privacy instellingen