Ga naar inhoud

Web Scrape#

https://arxiv.org/html/2501.02111v1

Kan de voorgestelde methodiek ons als apotheek helpen? Zo ja, met welke technische hulpmiddelen kan dit worden gerealiseerd? Schrijf een gedetailleerde analyse hierover. Houd er rekening mee dat we bij voorkeur Open Source gebruiken.

ApoAlly ApoAlly

Hallo, de in het voorgestelde paper beschreven methodiek kan in principe ook nuttig zijn voor een apotheek – vooral als jullie proberen complexe verbanden te onderzoeken tussen verschillende beïnvloedende factoren (zoals omgevingsparameters, sociaaldemografische kenmerken of interne procesgegevens) en jullie apotheekdiensten of patiëntresultaten. Hieronder leg ik uit hoe de methodiek toepasbaar kan zijn en welke technische hulpmiddelen – bij voorkeur Open Source – hierbij gebruikt kunnen worden.

Mogelijke toepassingsscenario’s in de apotheek#

  • Analyse van locatie-effecten en regionale verschillen: Met behulp van geografisch gewogen regressie (GWR/MGWR) kunnen regionale verschillen in medicijnbehoefte of het gebruik van farmaceutische diensten worden geanalyseerd. Dit kan helpen om lokale behoeften beter te begrijpen en gerichte aanbiedingen of interventies te ontwikkelen.

  • Identificatie van beïnvloedende factoren op omzet of patiënttevredenheid: In plaats van uitsluitend traditionele bedrijfseconomische indicatoren te gebruiken, kunnen door middel van variabele belangrijkheidsanalyses ook minder voor de hand liggende factoren – zoals milieugegevens of lokale sociaaleconomische parameters – in beeld worden gebracht.

  • Optimalisatie van verkoop- en voorraadbeheer: Door het gebruik van machine learning-methoden, die ook uitlegbaar en interpreteerbaar zijn, kunnen verbanden tussen seizoensgebonden of regionale invloeden en de daadwerkelijke vraag naar farmaceutische producten worden herkend. Dit ondersteunt een gerichtere sturing van voorraden.

  • Risicomanagement en kwaliteitsbeheer: De methodiek kan helpen risicofactoren te identificeren die bijvoorbeeld invloed hebben op de leveringscapaciteit of medicatieveiligheid. Door variabelen uit interne gegevens (bijv. voorraadgegevens uit S3000) te combineren met externe gegevens (zoals regionale weers- of milieugegevens) kunnen gedetailleerde prognoses worden opgesteld.

Technische hulpmiddelen – Open Source oplossingen#

Voor de implementatie van de beschreven methodiek zijn diverse Open Source tools beschikbaar:

  1. Programmeertalen en frameworks: - Python: Python is bijzonder geschikt vanwege de vele bibliotheken voor machine learning, statistische modellering en datavisualisatie.
  • R: De programmeertaal R biedt uitgebreide pakketten voor statistische analyses en modelgebaseerde methoden zoals Generalized Additive Models (GAMs), bijvoorbeeld het pakket “mgcv”.
  1. Machine Learning en modellering: - scikit-learn: Een uitgebreide bibliotheek voor preprocessing, classificatie, regressie en clustering, die ook kan worden gebruikt voor variabele belangrijkheidsanalyses.

  • XGBoost: Een Open Source implementatie van het Boosting-algoritme, dat in veel toepassingen – ook in de in het paper beschreven methodiek – wordt gebruikt. XGBoost kan in combinatie met methoden voor feature importance (zoals Permutation Importance en SHAP) waardevolle inzichten bieden.

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Voor het berekenen en visualiseren van de bijdrage-effecten van individuele variabelen op modelvoorspellingen. SHAP helpt om de beslissingen van de modellen interpreteerbaar te maken.

  • mgwr (Python-pakket): De Python-implementatie van Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) maakt de analyse van ruimtelijke gegevens mogelijk om regionale variaties te ontdekken.

  1. Statistische modellering en visualisatie: - statsmodels: Een bibliotheek in Python die modellen zoals GAMs of klassieke lineaire regressies implementeert en tegelijkertijd mogelijkheden biedt voor statistische validatie.

  • geopandas: Ideaal voor de verwerking en analyse van geospatiale gegevens, wat belangrijk is als ruimtelijke invloeden (bijv. locatiegegevens of regionale milieugegevens) worden geïntegreerd.

  • matplotlib en seaborn: Voor de visualisatie van resultaten, zoals de weergave van temperatuur- of milieukaarten en model-Shape-functies.

  1. Workflow en gegevensbeheer: - Jupyter Notebooks: Maakt interactieve data-analyses en de presentatie van modellen mogelijk, wat vooral nuttig is voor interne uitwisseling binnen de apotheek.
  • Docker: Voor het containeriseren van de gehele analyseomgeving. Met Docker kunnen omgevingen reproduceerbaar worden opgezet – ideaal als jullie verschillende Open Source tools samen willen gebruiken.

Gedetailleerde analyse van de aanpak#

  1. Gegevensverzameling en -voorbereiding: Eerst moeten alle relevante gegevensbronnen worden geïntegreerd. Naast interne voorraad- en facturatiegegevens (bijv. uit S3000) kunnen externe gegevens zoals regionale milieumetingen, sociaaldemografische gegevens uit openbare statistieken en weersgegevens worden verzameld. Tools zoals Python (pandas, geopandas) of R (dplyr, sf) worden hier gebruikt om de gegevens te schonen en te uniformeren.

  2. Variabele selectie en belangrijkheidsanalyse: Door methoden zoals Knockoffs, Permutation Importance en SHAP kunnen verschillende variabelen worden onderzocht op hun invloed. Moderne Python-frameworks (scikit-learn, XGBoost, SHAP) ondersteunen deze analyse om te bepalen welke factoren – zoals het lokale weer, milieugegevens of interne indicatoren – een significante invloed hebben op de medicijnbehoefte, omzet of patiënttevredenheid.

  3. Modellering (Globaal en Lokaal): Om globale verbanden te identificeren, kunnen Generalized Additive Models (bijv. met statsmodels in Python of mgcv in R) worden gebruikt. Voor het vastleggen van regionale verschillen is het gebruik van MGWR bijzonder relevant. Het Python-pakket mgwr (of vergelijkbare R-pakketten) maakt het mogelijk om lokale variaties op de verschillende apotheeklocaties in kaart te brengen en specifieke regionale beïnvloedende factoren te identificeren.

  4. Interpretatie en visualisatie: Met behulp van de eerder genoemde visualisatietools (matplotlib, seaborn) kunnen de resultaten van de modellen – zoals Shape-functies en regionale correlaties – grafisch worden weergegeven. Deze visualisaties bevorderen het begrip van de verbanden en ondersteunen bij de besluitvorming, bijvoorbeeld voor gerichte marketingacties of voorraadbeheer.

  5. Reproduceerbaarheid en integratie: Met Docker en Jupyter Notebooks kan een volledig reproduceerbare omgeving worden gecreëerd. Dit zorgt ervoor dat de analyses ook door verschillende medewerkers kunnen worden gevolgd en regelmatig kunnen worden bijgewerkt, en dat ze naadloos in jullie bestaande IT-infrastructuur (bijv. Nextcloud “Office”) kunnen worden geïntegreerd.

Conclusie#

De voorgestelde methodiek biedt een veelbelovende mogelijkheid om complexe verbanden te analyseren en te verklaren – en dit kan ook waardevol zijn voor apotheken. Door gebruik te maken van Open Source technologieën zoals Python, R, scikit-learn, XGBoost, SHAP, mgwr en geopandas kunnen jullie een robuuste en transparante analyse-pijplijn opzetten. Deze tools maken het mogelijk om zowel globale trends als lokale, locatie-specifieke bijzonderheden te identificeren, wat uiteindelijk kan bijdragen aan het optimaliseren van interne processen, voorraadbeheer en patiëntgerichte diensten.

Als je meer details nodig hebt of specifieke vragen hebt over bepaalde stappen, sta ik graag tot je beschikking!