Verİ Analİzİ ve Bİyoİstatİk

Veri analitiği ve biyoistatistik, sağlık sektöründe önemli bir rol oynayan birbiriyle ilişkili iki alandır. Veri analitiği, gizli kalıpları, korelasyonları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini inceleme sürecini içerirken, biyoistatistik, istatistiksel yöntemlerin biyolojik ve tıbbi verilere uygulanmasıdır. Bu alanlar birlikte, bireylerin ve toplumların sağlık durumu ile tıbbi tedavilerin ve müdahalelerin etkinliği hakkında değerli bilgiler sağlar.

Sağlık sektöründe, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için klinik verileri, hasta kayıtlarını ve halk sağlığı verilerini analiz etmek için veri analitiği ve biyoistatistik kullanılır. Veri analitiği, sağlık hizmeti sağlayıcılarının yüksek riskli hastaları belirlemesine ve maliyetleri düşürürken hasta sonuçlarını iyileştiren hastalık yönetimi programları gibi hedefe yönelik müdahaleler geliştirmesine olanak tanır. Öte yandan biyoistatistik, araştırmacıların tıbbi tedavilerin güvenliğini ve etkinliğini belirlemek için klinik deneyler tasarlamasına ve verileri analiz etmesine yardımcı olur.

Son Gelişmeler

Sağlık hizmetlerinde veri analitiği ve biyoistatistiğin kullanımı yeni değildir. Bununla birlikte, teknolojideki son gelişmeler, verilerin toplanmasını, saklanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırarak yeni analitik yöntemlerin ve araçların geliştirilmesine yol açmıştır. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları artık kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için büyük veri kümelerini analiz edebiliyor. Bu teknoloji, hastalıkların erken tespiti ve önlenmesinin yanı sıra kişiselleştirilmiş tedavi planları sağlayarak sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Biyoistatistik ve Halk Sağlığındaki Rolü

Veri analitiği ve biyoistatistik de halk sağlığında kritik bir rol oynamaktadır. Örneğin, epidemiyologlar, hastalık salgınlarını analiz etmek ve hastalığın yayılmasına katkıda bulunan risk faktörlerini belirlemek için biyoistatistik kullanır. Ayrıca hastalıkların insidansını ve yaygınlığını izlemek ve halk sağlığı müdahalelerini izlemek için veri analitiği kullanıyorlar.

hizmetlerimiz

Veri analitiği ve biyoistatistik, sağlık sektörüne fayda sağlayabilecek bir dizi hizmet sunar. Olası hizmetlerden bazıları şunlardır:

Klinik veri analizi:

Bu hizmet, hasta sonuçlarını iyileştirebilecek ve maliyetleri azaltabilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için elektronik sağlık kayıtları gibi hasta verilerinin analizini içerir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, maliyetleri düşürürken hasta sonuçlarını iyileştiren hedefli müdahaleler geliştirmek için bu bilgileri kullanabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları:

Makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu teknoloji, hastalıkların erken tespiti ve önlenmesinin yanı sıra kişiselleştirilmiş tedavi planları sağlayarak sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Halk sağlığı veri analizi:

Epidemiyologlar ve halk sağlığı yetkilileri, hastalık salgınlarını analiz etmek ve hastalığın yayılmasına katkıda bulunan risk faktörlerini belirlemek için biyoistatistik kullanır. Ayrıca hastalıkların insidansını ve yaygınlığını izlemek ve halk sağlığı müdahalelerini izlemek için veri analitiği kullanıyorlar.

Klinik araştırma tasarımı ve analizi:

Biyoistatistik, tıbbi tedavilerin güvenliğini ve etkinliğini belirlemek için klinik araştırmaları tasarlamak ve verileri analiz etmek için kullanılır. Bu hizmet, yeni tıbbi tedavilerin ve müdahalelerin geliştirilmesinde kritik öneme sahiptir.

Sağlık verileri yönetimi:

Bu hizmet, elektronik sağlık kayıtları, talep verileri ve idari veriler dahil olmak üzere sağlık hizmeti verilerinin yönetimini ve analizini içerir. Sağlık verileri yönetimi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve politika yapıcıların hasta bakımı ve halk sağlığı politikaları hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Sonuç olarak, veri analitiği ve biyoistatistik, sağlık sektörüne fayda sağlayabilecek çok çeşitli hizmetler sunmaktadır. Bu hizmetler hasta sonuçlarını iyileştirmeye, maliyetleri düşürmeye ve halk sağlığı politikalarını bilgilendirmeye yardımcı olabilir. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, bu araçların kullanımı sağlık hizmeti sonuçlarının iyileştirilmesinde daha da kritik hale gelecektir.

Bir sorunuz mu var?

Veri analitiğinizle kalıcı bir etki mi yaratmak istiyorsunuz? Bunları saatler içinde oluşturmak için bizimle iletişime geçin.

anaplatform, metabolomikleri herkes için erişilebilir hale getirir. Eyleme dönüştürülebilir sonuçlar elde etmek için bilim adamlarının metabolomik veri kümelerini daha iyi anlamalarına yardımcı oluyoruz. Şirket içi veri setlerimiz ve standart kitlerimizden herhangi biriyle üretilen herhangi bir veri seti için kapsamlı istatistiksel analiz ve veri yorumlama paketleri sunuyoruz.

Biyoistatistikte veri analizi nedir?

Veri Analizi, verileri tanımlamak ve göstermek, yoğunlaştırmak ve özetlemek ve değerlendirmek için istatistiksel ve/veya mantıksal teknikleri sistematik olarak uygulama sürecidir.

Biyoistatistikte veri analizinin önemi nedir?

Veri analizi ayrıca araştırmacılara tanımlayıcı istatistikler, çıkarımsal analiz ve nicel analiz gibi çok çeşitli farklı araçlar sunar. Dolayısıyla, özetlemek gerekirse, veri analizi, araştırmacılara daha iyi veriler ve söz konusu verileri analiz etmek ve incelemek için daha iyi yollar sunar.

Tüm gelişmiş istatistiksel analiz hizmetlerimiz, hedeflenen herhangi bir metabolomik projeye tamamen uyarlanabilir ve aşağıdaki veri hazırlama adımlarını içerebilir:

• Veri temizleme
• Aykırı Değer Analizi
• Veri normalleştirme
• Daha fazla işleme için veri dönüştürme

Descriptive statistics are computed to study the overall shape of the dataset and include information such as min, max, mean, SD, median, IQR, etc… for every statistical group defined in the project.

Tek değişkenli istatistikler (t-testi, ANOVA) ve Tanımlayıcı istatistikler, veri setinin genel şeklini denetlemek için sınırlama ve projede tanımlanan her grup için min, maks, ortalama, SD, medyan, IQR, vb. gibi bilgileri içerir. istatistiksel gruplar arasındaki farkları belirlemek için çok değişkenli istatistikler uygulanır.

Grafik görselleştirmeler projeye en uygun üretilirler. Bunlar genellikle şunları içerir:

• kutu grafikleri
• Temel bileşen analizi (PCA)
• Kısmi en küçük kareler ayrım analizi (PLS-DA)
• Hiyerarşik küme analizi (HCA) / ısı haritaları

Metabolit toplamları ve oranları:

yalnızca MxP® Quant 500 kitiyle ölçülen numuneler için, anaplatform Hizmetleri kullanılarak metabolit toplamlarına ve oranlarına göre ek veri noktaları hesaplanır.

Geliştirilmiş karar destek sistemimizin iki ana kullanım durumu vardır: bilgi edinme ve karar desteği. Bilgi edinme modu, karmaşık nesneler olan ve her biri ortaya çıkan çıkarıma kendi unsurunu ekleyen çıkarım kurallarının tanımlanmasına izin verir. Bilgi, test sonuçları ve referans değerinin bir teşhis kümesiyle ilişkilendirilmesiyle tanımlanır[17]. Karar destek modunda, sistem bir LIS veri tabanından türetilen gerçeklere bir dizi bilgi ve kural uygulayarak öneriler üretir.

Metabolomik temelli karar verme

Metabolomik temelli karar verme, kapsamlı istatistiksel analiz ve verilerin uzmanca yorumlanmasını gerektirir. Veri yorumlama paketimizle, uzmanlarımız istatistiksel anlamlılık ile biyolojik yorumlama ve anlam arasındaki boşlukta köprü kuruyor.

• Son teknoloji bir özet.
• İstatistik paketinden elde edilen sonuçların yorumlanması.
• Yol analizi ve görselleştirmeler.

Teklifimiz ?

Numunelerin bizim tarafımızdan mı yoksa başka bir tesiste mi ölçüldüğüne bakılmaksızın kitlerimize dayalı istatistiksel analiz paketleri sunuyoruz.

• işlenmemiş veri: Yanlış teşhis, hastalık tam olarak tanınana kadar yeterince tedavi edilemeyeceği için çok büyük bir sorun teşkil eder. Klinik karar destek araçlarının kullanılması, bu tür hataları inanılmaz derecede azaltabilir ve hastalar için daha iyi sağlık sonuçlarıyla sonuçlanabilir.
• temizlenmiş veriler: Biyoistatistik, doktorlara temizlenmiş verilere hızlı erişim sağlar.
• atfedilen veriler:Bu bilgilerin bir hasta vakası üzerinde çalışan bir sağlayıcı ve tüm bakım ekibi için hazır olması, bu görevin verimliliğini artırır. Klinisyenler, CDS'ye dönerek her zaman belirli hastalarıyla ilgili tutarlı ve güvenilir bilgiler aldıklarından emin olabilirler. Sağlanan bilgiler, araştırma için çok fazla zaman harcamak zorunda kalmadan doğru teşhis koymalarına yardımcı olur.
• dönüştürülmüş veriler: tanı koymak ve bir tedavi planına karar vermek genellikle karmaşık olabilir. Bu görev, çok fazla düşünmeyi ve özellikle karmaşık bazı durumlarda zaman gerektirir. Ayrıca teşhiste hatalar yapıldığında değerli zaman ve kaynaklar boşa gitmiş olur.

Talep üzerine analiz

Her proje için istek üzerine ek istatistiksel analizler yapılabilir. Numuneler ister laboratuvarlarımızda ister standartlaştırılmış kitlerimizden biri kullanılarak bir laboratuvarda ölçülsün, veri yorumlama uzmanlarımız veri kümelerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olmaya hazırdır. Veri analizi ve biyoistatistik paketimizin ayrıntılarına göz atın veya daha fazla bilgi edinmek için bizimle iletişime geçin