De huidige gezondheidszorg wordt gezien als een informatie-intensieve sector. Sterker nog, documenteren en registeren is één van de meest tijd consumerende activiteiten voor zorgprofessionals. Deze registraties worden momenteel vooral ingezet voor het verantwoorden en monitoren van de zorg. Al blijft het voor zorgprofessionals een uitdaging snel tot de juiste informatie te komen in uitgebreide dossiers. In deze whitepaper verkennen we hoe we zorgprofessionals hierbij kunnen ondersteunen door de data science-techniek textmining in te zetten. Daarnaast gaan we in op hoe we de registraties kunnen inzetten voor het persoonlijker en efficiënter maken van de zorg. In deze whitepaper komt aan bod waarom juist textmining voor de zorg een uitkomst kan bieden (sneller) te kunnen beschikken over de juiste inzichten. Ook wordt ingegaan op de techniek zelf en de stappen in het proces. Als laatste komen enkele praktijkvoorbeelden en mogelijke uitdagingen ter sprake.
Doorlezen? Laat je gegevens achter en ontvang de whitepaper.
Meer weten over dit onderwerp? Neem contact met ons op!
Outlierdetectie in sensordata
jul
Predictive maintenance: de voor- en nadelen van de verschillende technieken
jun
Datakwaliteitssysteem om kwaliteit automatisch te monitoren
jun
Hoe zuiver is mijn sensor data?
mei
De eikenprocessierupsenplaag: op naar een centrale aanpak met behulp van data science
apr
Reinforcement learning voor optimalisatie bedrijfsvoering Vitens
apr
Textmining voor meer inzicht in zorgdossiers
apr
Voorbij de coronacrises, het pad naar het nieuwe normaal
apr
Identificeer natte koeltorens zonder fysiek bezoek
apr
COVID-19 HACKATHON
apr
Datavisualisatie: welke tool kan ik het beste gebruiken?
mrt
De rol van de analytics translator: in 3 stappen naar data science toepassingen met échte business waarde
mrt
Gezocht: talenten met data-skills
mrt
Samenwerking Adviesbureau Veiligheid & Handhaving
mrt
Data science krachtige toevoeging in industrieel productieproces
mrt
Using Artificial Intelligence for road safety: a smarter way of maintenance
jan
Gaten in dataset opvullen met machine learning
jan
In 2020 aan de slag met data science?
dec
Data engineering: is jouw data-architectuur klaar voor data science?
dec
Verslag aquatech 2019
nov
5 questions to Thierry Luhandjula
nov
White paper: toepassen van data science voor slimmer rioolbeheer
nov
Combining AI and simulation in industry: does 1 + 1 make 3?
okt
Het ECML/PKDD 2019 congres: de highlights
okt
AI in de watersector: 3 manieren om meer te halen uit sensordata
okt
Data-rapportage zorgt voor win-win situatie bij RUD Drenthe
okt
Meer grip op Wmo-voorzieningen
okt
Data en expertkennis sleutel voor veilige stranden
aug
PyData 2019: data science trends en ontwikkelingen
aug
Data science in strijd tegen processierups
aug
3 kernvragen over digitale transformatie die waterschappen en drinkwaterbedrijven moeten beantwoorden
jul
Meer grip op ‘onzichtbare’ vastgoedcriminaliteit
jun
Value-based healthcare: gepersonaliseerde zorg met data science
mei
Winnende idee Dutch Hacking Health 2019
mei
Milieuscan: data-sleutel tot schone, duurzame en veilige leefomgeving
mei
Als waterexpert aan de slag met data science, zonder concrete vraag
mei
Woonfraude, onveilig pandgebruik en overlast voorkomen met Sherlock Homes
apr
Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) voor data science
apr
AI in de publieke sector: tijd dat burgers resultaat zien
apr
Why feature selection leads to powerful models
mrt
Big data in de gezondheidszorg: van model naar implementatie
feb
Van innoveren naar structurele oplossingen voor risicogestuurd toezicht & handhaving
feb
Voorspellen van hart- en vaatziekten met behulp van artificial intelligence (AI)
jan
Big Data in de gezondheidszorg: de toepassing van Neural Networks & Logistic LASSO
dec
The tools we use to write higher-quality R code
nov
Ynformed en Royal HaskoningDHV presenteren HydroTwin op Innovatie Expo
okt
Overname Ynformed door Royal HaskoningDHV
jul
Ynformed & Royal HaskoningDHV winnen Data Challenge Klimaatadaptief Waterbeheer
jun
Barry van ’t Padje: brandweerincidenten helemaal niet zo onvoorspelbaar als we denken
jun
Strandbezettingsmodel voor Veiligheidsregio Haaglanden
jun
Raad aan de Raad: voorspelbare wereld
apr
Team Ynformed wint Hacking Health Utrecht
apr
Terugblik op Zorg & ICT 2018 in beeld
apr
Digitale transformatie bij waterschappen
apr
Data science voor waterschappen: twee praktijkcases
apr
Data science in zorg op Zorg & ICT 2018
apr
Data-gedreven aanpak re-integratie
apr
Wat kies jij vandaag: een gemeenteraad met onderbuikgevoel of met data-ambities?
mrt
Zonder wiskunde geen data science
mrt
Wat digitale transformatie echt betekent (en hoe je succes boekt)
mrt
Acht cruciale investeringsstappen voor slimme gemeenten
mrt
Big Data Challenge Waterschap Rivierenland van start
feb
Beschikken gemeenten straks ook over big data door deze 3 trends?
feb
Waarom 2018 het jaar wordt van risicogestuurde handhaving
feb
Wij verhuizen naar het WTC Utrecht
feb
Nieuwe Scrum Masters voor data science-projecten. Werk jij al met Scrum?
dec
Netflix voor medicatie?
okt
Voetbal & data science: goede combinatie
jul
Accountability Hack 2017 verslag
jun
Case: vroegtijdig signaleren van kindermishandeling
apr
Realiseer snelle resultaten met Scrum
apr
Datagedreven werken – De Brug als metafoor voor verandering
mrt
Textmining partijprogramma’s verkiezingen 2017
feb
R en SPSS, een vergelijking
dec
Utrechtse Masterclass ‘Innoveren met Informatie’ stoomt managers klaar voor toekomst
okt