{"id":8343,"date":"2020-10-09T09:23:28","date_gmt":"2020-10-09T09:23:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=8343"},"modified":"2020-12-04T11:06:37","modified_gmt":"2020-12-04T11:06:37","slug":"applications-of-data-analytics-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Anwendungen der Datenanalyse im Gesundheitswesen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f15413973f0\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f15413973f0\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Applications_of_data_science_in_healthcare\" title=\"Anwendungen der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen\">Anwendungen der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Drug_Discovery\" title=\"Entdeckung von Medikamenten\">Entdeckung von Medikamenten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Disease_Prevention\" title=\"Pr\u00e4vention von Krankheiten\">Pr\u00e4vention von Krankheiten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Diagnosis_and_Treatment\" title=\"Diagnose und Behandlung\">Diagnose und Behandlung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Post-Care_Monitoring\" title=\"Nachsorge-\u00dcberwachung\">Nachsorge-\u00dcberwachung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#Hospital_Operations\" title=\"Krankenhausbetrieb\">Krankenhausbetrieb<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/#The_future_of_data_science_in_healthcare\" title=\"Die Zukunft der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen\">Die Zukunft der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Gesundheitswesen<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unter dem Begriff \"Datenanalytik\" versteht man das Sammeln gro\u00dfer Datenmengen, die analysiert und aus den enthaltenen Informationen wesentliche Erkenntnisse gewonnen werden. Neue Software und Technologien erleichtern es heutzutage, gro\u00dfe Datenmengen auf verborgene Details zu untersuchen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In letzter Zeit sind die Anforderungen im Gesundheitswesen immer h\u00f6her geworden. Der Anstieg der Patientenzahlen macht es den \u00c4rzten und dem Personal schwer, die Arbeit effizient zu bew\u00e4ltigen. Einem McKinsey-Analysebericht zufolge belaufen sich die Ausgaben f\u00fcr das Gesundheitswesen in den USA auf <\/span><a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/184968\/us-health-expenditure-as-percent-of-gdp-since-1960\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">17.6%<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> des BIP, was fast $600 Mrd. mehr ist als die Benchmark des Wohlstands und der Gr\u00f6\u00dfe der Vereinigten Staaten. Angesichts des steigenden Bedarfs kann die Datenanalytik als vielversprechende L\u00f6sung f\u00fcr die Probleme im Gesundheitswesen dienen. Einer Marktanalyse zufolge wird der Datenanalysesektor voraussichtlich mehr als <\/span><a href=\"https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/deep-learning-blockchain-big-data-to-see-huge-growth-in-healthcare\"><span style=\"font-weight: 400;\">$68.03<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Milliarden bis 2024. Zu den Zielsektoren des Gesundheitswesens, in denen die Datenanalytik einen bedeutenden Wandel bewirken kann, geh\u00f6ren die Bereiche Arzneimittelentdeckung, Krankheitsvorbeugung, Diagnose, Behandlung, Nachsorge\u00fcberwachung und Krankenhausbetrieb.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_data_science_in_healthcare\"><\/span>Anwendungen der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Drug_Discovery\"><\/span><strong>Entdeckung von Medikamenten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen dauert der Prozess der Arzneimittelentdeckung sehr lange, etwa 12 Jahre, und kostet viel zu viel, etwa <\/span><a href=\"https:\/\/www.policymed.com\/2014\/12\/a-tough-road-cost-to-develop-one-new-drug-is-26-billion-approval-rate-for-drugs-entering-clinical-de.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">$2,6 Milliarden<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Datenanalytik erh\u00f6ht die Geschwindigkeit der Arzneimittelverabreichung in der Medizin und tr\u00e4gt dazu bei, dass die Zulassung durch die Food and Drug Administration schneller erfolgt und Patienten schneller geheilt werden. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Eine ganze Reihe von Unternehmen entwickelt k\u00fcnstliche intelligente Maschinen f\u00fcr Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel hat das Unternehmen BenevolentAI verschiedene k\u00fcnstliche intelligente Ger\u00e4te entwickelt, wie zum Beispiel einen <\/span><a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/benevolentai-raises-115-million-to-extend-its-leading-global-position-in-the-field-of-ai-enabled-drug-development-680180573.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Biowissenschaft Maschine Gehirn<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und andere Modellalgorithmen, um neue Medikamente f\u00fcr schwer zu behandelnde Krankheiten zu entwickeln. Das Unternehmen ist ein Beispiel f\u00fcr ein vollst\u00e4ndig integriertes KI-Unternehmen mit klinischer Entwicklung und pharmazeutischen Entdeckungsf\u00e4higkeiten. Die Technologie revolutioniert die pharmazeutische Industrie, indem sie die Kosten senkt, die Ausfallraten verringert und den Patienten schneller Medikamente zur Verf\u00fcgung stellt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Disease_Prevention\"><\/span><strong>Pr\u00e4vention von Krankheiten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenanalytik beugt Krankheiten vor, indem sie Risiken fr\u00fchzeitig erkennt, und die Tools empfehlen auch Pr\u00e4ventionspl\u00e4ne. Verschiedene intelligente Ger\u00e4te, die Datenanalyse nutzen, verwenden die genetischen Informationen von Menschen und historische Muster, um Probleme zu erkennen, bevor sie aus dem Ruder laufen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Verschiedene Unternehmen entwickeln intelligente Ger\u00e4te, die mithilfe von Datenanalysen die verschiedenen Verhaltensweisen von Patienten fr\u00fchzeitig analysieren und so dazu beitragen k\u00f6nnen, Krankheiten wie chronischen Erkrankungen wie Diabetes, Bluthochdruck und hohem Cholesterinspiegel fr\u00fchzeitig vorzubeugen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diagnosis_and_Treatment\"><\/span><strong>Diagnose und Behandlung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine weitere n\u00fctzliche Anwendung der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen ist die medizinische Bildgebung, bei der die Algorithmen eine effiziente Interpretation <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">R\u00f6ntgenaufnahmen, MRTs, Mammographien und andere Arten von Bildern, die bei der Identifizierung von Mustern in den Daten und der Erkennung von Tumoren, Organanomalien, Arterienverengungen deutlicher helfen. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Algorithmusmodelle aus der Datenanalyse k\u00f6nnen unregelm\u00e4\u00dfige Herzrhythmen diagnostizieren<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> aus EKGs schneller als ein Kardiologe und unterscheiden eindeutig zwischen Bildern von b\u00f6sartigen L\u00e4sionen und gutartigen Hautstellen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die heutige Behandlung im Gesundheitswesen ist durch die Verf\u00fcgbarkeit von mehr Daten \u00fcber individuelle Patientencharakteristika komfortabler geworden, was die Bereitstellung pr\u00e4ziserer Verschreibungsdaten und personalisierter Pflege erm\u00f6glicht. Die Datenwissenschaft verbessert das aufstrebende Gebiet der Gentherapie. Das Einbringen von genetischem Material in Zellen und das Ersetzen herk\u00f6mmlicher Medikamente ist leichter zu handhaben als fr\u00fcher.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Analytik-Beratungsunternehmen wie <\/span><a href=\"https:\/\/www.bain.com\/vector-digital\/advanced-analytics\/%C2%A0\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bain<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> oder <\/span><a href=\"https:\/\/www.scnsoft.com\/services\/analytics\/consulting\"><span style=\"font-weight: 400;\">WissenschaftSoft<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> kann Datenanalysesoftware f\u00fcr verschiedene Branchen entwickeln, unter anderem f\u00fcr das Gesundheitswesen.\u00a0 <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Bei Patienten mit verschiedenen chronischen Krankheiten wie Diabetes, Asthma und Herz-Kreislauf-Erkrankungen mangelt es an der Kommunikation zwischen Patient und Betreuer zwischen den Terminen und an der Beteiligung der Patienten. Die Software, die von der elektronischen Patientenakte und dem Patienten empfangen wird, analysiert die Gesundheitsdaten und ver\u00e4ndert die Mitglieder des Pflegeteams oder den Patienten, um effektive L\u00f6sungen zu finden. Es ist <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">mobile Patientenanwendung und eine EMR-integrierte Desktop-Anwendung erm\u00f6glichen es, festzustellen, ob die verschriebenen Medikamente mit dem aktuellen Zustand und der Krankheit des Patienten in Konflikt stehen.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Die Datenanalysesoftware hilft beim Kostenmanagement, indem sie die Ausgaben f\u00fcr die Behandlung einer Krankheit \u00fcber den gesamten Behandlungszyklus hinweg verfolgt. Sie findet M\u00f6glichkeiten, die Kosten erheblich zu senken, ohne die Ergebnisse zu beeintr\u00e4chtigen, und vergleicht die Kosten f\u00fcr die Behandlung einer Krankheit mit den Ergebnissen<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen wie NextBio entwickeln Datenanalysemodelle, um die Behandlung von Patienten individuell zu gestalten und durch die Pr\u00fcfung fr\u00fcherer klinischer und genomischer Daten mehr Optionen zur Verf\u00fcgung zu stellen. Zum Beispiel ist die Strahlentherapie die einzige Behandlungsform f\u00fcr Krebspatienten. Datenanalysemodelle erm\u00f6glichen eine ma\u00dfgeschneiderte Behandlung und bieten alternative Behandlungsmethoden.\u00a0<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Post-Care_Monitoring\"><\/span><strong>Nachsorge-\u00dcberwachung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiterer Bereich, in dem die Datenanalytik interessante Anwendungen findet, ist die Behandlung von Patienten zu Hause. Nach Operationen klagen die Patienten in der Regel \u00fcber Komplikationen und wiederkehrende Schmerzen, die f\u00fcr die \u00c4rzte beim Verlassen des Krankenhauses schwer zu bew\u00e4ltigen sind. Die Anwendung der Datenanalyse bei der Fern\u00fcberwachung zu Hause erleichtert es den \u00c4rzten, mit den Patienten in Kontakt zu bleiben. Dadurch wird der Bedarf an teuren Krankenhausressourcen gesenkt. Zum Beispiel auf der Grundlage der EMR-Daten, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Die Krankenh\u00e4user k\u00f6nnen vorhersagen, wann die Patienten in den n\u00e4chsten 30 Tagen wieder aufgenommen werden m\u00fcssen,\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hospital_Operations\"><\/span><strong>Krankenhausbetrieb<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Datenanalysen tragen dazu bei, den Personaleinsatz in Krankenh\u00e4usern zu verbessern, indem sie ihnen bestimmte Stunden zuweisen, sicherstellen, dass gen\u00fcgend Krankenhausbetten zur Verf\u00fcgung stehen, und die Auslastung im Operationssaal verbessern. Ein weiteres Datenanalysetool, n\u00e4mlich Predictive Analytics, kann die Terminplanung optimieren.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_future_of_data_science_in_healthcare\"><\/span><strong>Die Zukunft der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie jede Branche hat auch der Einsatz von Data Science im Gesundheitswesen seine Vor- und Nachteile. Die Daten in Krankenh\u00e4usern und Verwaltungseinheiten befinden sich im Allgemeinen in einem desolaten Zustand. Es ist eine Herausforderung, die Datenanalyse in das Gesundheitssystem zu integrieren. Die Patienten sind besorgt \u00fcber die Privatsph\u00e4re und den Schutz ihrer Gesundheitsdaten<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Datenwissenschaft den \u00c4rztemangel beheben kann. Viele Menschen sind jedoch besorgt, dass die Beziehung zwischen Patient und Arzt durch Computeralgorithmen beeintr\u00e4chtigt wird. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dennoch wird erwartet, dass die Verschmelzung von Datenanalytik und Gesundheitswesen in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Marktanalysen zeigen, dass die Datenanalytik im Gesundheitswesen einen <\/span><a href=\"http:\/\/www.abnewswire.com\/pressreleases\/big-data-in-healthcare-2017-global-market-to-reach-us-3427-billion-and-growing-at-cagr-of-2207-by-2022_149937.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">$34,27 Milliarden<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> bis 2022 mit einer CAGR von 22,07%.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tats\u00e4chlich ist die Datenwissenschaft eine M\u00f6glichkeit, die Qualit\u00e4t des Gesundheitswesens zu verbessern, indem sie Anwendungen f\u00fcr die Fr\u00fchdiagnose von Krankheiten, die medizinische Bildgebung, die schnellere Entdeckung von Medikamenten und die Abwicklung komplexer Krankenhausoperationen auch in l\u00e4ndlichen Gebieten bietet und dazu beitr\u00e4gt, schwere Krankheiten wie AIDS, Krebs und Ebola zu heilen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><strong>M\u00fcssen Sie einen Gesundheitsdatenanalysten einstellen? Siehe<a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/health-data-analysis\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=DA-Healthcare\"> Gesundheitsdatenanalysten<\/a> auf Kolabtree oder stellen Sie Ihr Projekt kostenlos ein. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/create-project\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=DA-Healthcare\">JETZT EIN PROJEKT EINSTELLEN<\/a><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in healthcare.\u00a0 The term \u201cData analytics\u201d is the practice of accumulating vast quantities of data, which are analyzed and essential insights are drawn from the information contained. Nowadays, new software and technologies make it easier to examine large volumes of data<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":8403,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,398,443,653,433],"tags":[180,651],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Applications of Data Analytics in Healthcare - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"From drug discovery to more accurate diagnoses, the top applications of data analytics in healthcare.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Applications of Data Analytics in Healthcare\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"From drug discovery to more accurate diagnoses, the top applications of data analytics in healthcare.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/applications-of-data-analytics-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-10-09T09:23:28+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2020-12-04T11:06:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/health-data-analyst.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"626\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"417\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5\u00a0Minuten\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Applications of Data Analytics in Healthcare - 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