Gesundheitsindustrie

Die Gesundheitsindustrie sieht sich einem sehr starken Druck ausgesetzt, der mit den gesundheitlichen Herausforderungen unserer Zeit sowie einem exponentiellen Datenwachstum verbunden ist, das unbedingt genutzt werden muss. Darüber hinaus unterliegt es immer strengeren regulatorischen Anforderungen und Einschränkungen. Der digitale Übergang, dieser Prozess der Digitalisierung von Laboren, der aus der Umwandlung analoger Informationen in ein digitales Format besteht, ist einer der wichtigsten Hebel zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Wir können die Themen unterscheiden, die Labore besonders betreffen:

• Einführung eines elektronischen Laborjournals und Migration Bestehenden
• Bestandsführung und Inventarisierung von Produkten und Reagenzien, die im  Labor
• Implementierung eines LIMS (Laboratory Information Management System)
• Verwaltung molekularer Zeichnungen
• Implementierung von Datenvisualisierungstools, echten Beschleunigern
• Automatisierung der Mess- und Testdatenanalyse
• Peak-Analyse

Über die täglichen Aktivitäten in den Laboren hinaus müssen sich die Akteure im Gesundheitswesen auch mit der industriellen Logik befassen, die mit Monitoring und Veröffentlichung verbunden ist:

• Bibliographische Beschaffung und Verwaltung
• Wissenschaftliches Schreiben und Publizieren von Artikeln
• Wissenschaftliche Kommunikation
• Reden und Medien 
• Wissenschaftliche und technologische Begleitung von Innovationsprojekten

Diese Überarbeitung der Tools und des Informationssystems betrifft auch alles, was mit dem Studium zu tun hat:

• Biostatistik
• Survival-Analysen
• Klinisches Studienmanagement

Die betriebliche Effizienz ergibt sich aus einem Ansatz, der zu den Ingenieurberufen gehört:

• Die Durchführung von Versuchsplänen
• Die Optimierung von Qualitäts- und Fertigungsprozessen

Neue Entwicklungen in der Softwaretechnologie und der Künstlichen Intelligenz revolutionieren die quantitative Analyse

• Vereinfachung der Implementierung der anspruchsvollsten statistischen Methoden
• Der Einsatz von Techniken aus den Data Sciences und dem Machine Learning
• Der Aufstieg von Technologien, die in Open Source
• Berichtswesen Methodik und Visualisierung
• Datenmethodik und -analyse
• Methodik der Softwareentwicklung
• Wissenschaftliche und medizinische Datenanalyse
• Anwendung der Biostatistik
• Durchführung von Überlebensanalysen
• Durchführung von Umfragen

Schließlich betreffen die Änderungen auch den Einsatz von Methoden der quantitativen Analyse.

• Analyse von unstrukturierten und qualitativen Daten.
• Automatisierte Interviewtranskription