5.提高医院效率
医院管理着大量数据，很难跟踪所有数据。借助数据科学，医院可以运行得更顺畅。例如，通过查看预计有多少患者以及需要多少工作人员的数据，医院可以避免长时间的等待。研究表明，使用数据可以将等待时间缩短 25% ，提高医院的效率并改善患者护理。
数据科学家如何处理医疗保健数据？
现在我们知道了数据科学如何帮助医疗保健，让我们来看看数据科学家用来处理医疗保健数据的一些方法。
1.机器学习
数据科学的关键工具之一是机器学习。机器学习是一种人工智能，计算机从数据 台湾数据库 中学习并自行做出预测或决策。在医疗保健领域，这可以帮助医生和研究人员分析大量数据以发现模式或预测未来的健康问题。
例如，机器学习可以帮助医生在医学图像中发现疾病迹象，甚至在症状出现之前。随着时间的推移，机器检测问题的能力会越来越强，从而提高早期诊断的几率。
2.自然语言处理（NLP）
许多医疗保健数据都以文本形式存在，例如医生笔记、研究论文或患者病史。自然语言处理 (NLP)是一种帮助计算机理解和使用人类语言的工具。借助 NLP，计算机可以分析文本并提取重要信息。
例如，NLP 可以帮助医生找到相关的研究报告或快速检查有关患者病情的重要细节，即使这些信息是以长篇笔记或文章的形式写成的。