Blog

Pipple Symposium: Data Science with a Purpose

Hoe kan data science worden ingezet ten behoeve van de maatschappij? En hoe creëer je bewustzijn voor de noodzaak hiervan?

Donderdag 14 november stonden deze vragen centraal, tijdens het Pipple Benefiet Symposium: Data Science with a Purpose. Maatschappelijke organisaties hebben vaak een zeer beperkt budget om data science expertise in te huren, terwijl de mogelijkheden legio zijn. Het doel van deze dag: mensen in contact brengen met de kansen die data science biedt voor maatschappelijke doeleinden, en creatieve manieren laten zien hoe je dit met een beperkt budget toch in kunt zetten.

Data Science in de zorg

Met zowel sprekers als aanwezigen uit verschillende sectoren, zijn deze onderwerpen vanuit meerdere perspectieven belicht. Zo vertelt Esther de Vries, coördinator Data Science bij het Jeroen Bosch Ziekenhuis, over hoe data science in de zorg kan helpen om deze efficiënter, maar vooral ook persoonlijker te maken. In de zorg wordt namelijk vaak uitgegaan van gemiddelden, waarbij niet wordt gekeken naar extreme gevallen. Hierdoor kunnen patiënten met zeldzame ziekten over het hoofd worden gezien, met als gevolg dat hun symptomen niet direct leiden tot een correcte diagnose. Door data science op een juiste manier in te zetten, kan hierop worden ingespeeld en kunnen ook deze patiënten beter worden geholpen.

Verder is het beeld in de zorg verschoven. Vroeger stond de ziekte centraal, en niet zozeer de mens achter de ziekte. Tegenwoordig is het steeds vaker zo dat men uitgaat van het model van positieve gezondheid. Naast fysiek welbevinden moet ook iemands participatie in de maatschappij, mentale status, zingeving, kwaliteit van leven en dagelijks functioneren meegenomen worden. In andere woorden: het gaat niet meer om gemiddelden, maar om het individu. Een adequate toepassing van data science kan deze verandering ondersteunen en vergemakkelijken.

Het elektronisch patiëntendossier (EPD), dat een schat aan data bevat, is heel belangrijk voor een effectieve toepassing van data science. Artsen zetten dit echter veelal in als het oude papieren dossier en gebruiken veel verschillende termen voor hetzelfde begrip. Ook kan het systeem waarin het EPD staat per ziekenhuis verschillen, wat analyses maken erg lastig maakt. Daarom moet de rapportage over de zorg worden gestandaardiseerd: iedere arts zou op dezelfde manier informatie over de patiënt moeten opschrijven.

Vernieuwing of verbetering?

Op een andere manier omgaan met data is niet alleen handig in de zorg, ook voor bedrijven in andere sectoren is dit van belang. Rob Adams, oprichter en Chief Expedition Officer van Six Fingers, vertelt dat juist extreme gevallen heel interessant zijn als het gaat om vernieuwing. Als bedrijf moet je onderscheid maken tussen vernieuwing en verbetering. Wil je verbeteren? Stel dan jezelf als doel om zo efficiënt mogelijk te werken. Wil je vernieuwen? Dat bereik je alleen door op expeditie te gaan: geef investeren in leren prioriteit en zet je angst voor het onbekende opzij.

Data Science voor humanitaire hulp

Om te laten zien hoe data science concreet kan bijdragen aan de humanitaire hulpverlening, geeft Maarten van der Veen, oprichter en strategic lead van het 510 (het data-initiatief van het Nederlandse Rode Kruis) een aantal praktische voorbeelden. Na een overstroming op Sint Maarten kon door de inzet van drones een betere inschatting gemaakt worden van de benodigde hulp. De drones maakten luchtfoto’s van het getroffen gebied, waardoor algoritmes het aantal verwoeste woningen konden registreren. Zo kon sneller passende hulp worden geboden aan diegenen die het zwaarst getroffen zijn, en kon de impact van de ramp worden verkleind.

Wat kan ik zelf doen?

Ben je nu enthousiast geworden, dan komt natuurlijk de volgende vraag naar boven: Hoe? Hoe kun je als commercieel bedrijf een bijdrage leveren in maatschappelijk relevante projecten, zelfs als je hier weinig tijd voor hebt? Dit bespreekt Erlijn Linskens, Data Scientist en lead Purpose bij Pipple. Bij Pipple werken studenten aan non-profit projecten, ondersteund door vaste werknemers op kantoor. Zo kan een student de volle aandacht aan het project geven, en kunnen de ervaren medewerkers met de student begeleiden en adviseren. Erlijn sluit dan ook af met drie handige tips:

  1. Waar een wil is, is een weg.
  2. Kijk bij je bedrijf wat er nu al gebeurt qua activiteiten, waar een non-profit bedrijf ook baat bij zou hebben.
  3. Gewoon beginnen! Als werken voor non-profit bedrijven iets is wat je graag wil, dan is dat de enige manier.

Inzicht in algoritmen

Jack van Wijk, professor aan TU/e, stelt in de laatste presentatie van de dag een belangrijke vraag. Is het nu zo dat je in de toekomst de menselijke component in hulpprocessen het beste kunt vervangen door algoritmen? Zo wordt de zorg of hulp toch optimaal, efficiënt en sluit je menselijke fouten uit? Niets blijkt minder waar. Met een hilarisch voorbeeld over een onterechte verkeersboete maakt hij duidelijk dat algoritmen ook makkelijk de fout in kunnen gaan. Nu is dit een onschadelijk voorbeeld, maar als dit gebeurt bij een robot in een ziekenhuis tijdens het opereren, kan het resultaat natuurlijk een stuk ernstiger zijn.

De les van vandaag

Data, kunstmatige intelligentie en algoritmen kunnen dus hulp bieden, maar we moeten de menselijke factor nooit vergeten in dit proces! De les van de dag is dan ook dat data en mens moeten samenwerken om de maatschappij te helpen met het verbeteren of vernieuwen van processen. En ook jouw bedrijf kan hier actief aan bijdragen: je hoeft alleen maar te beginnen!