莱顿大学的两名研究人员展示了数学如何改善我们的医疗保健。 Daniel Gomon 开发了一种有助于提高医院护理质量的模型。 Marta Spreafico 正在开发一款应用程序，帮助医生就某种类型癌症的治疗做出明智的决定。 “当统计模型可以应用于医疗问题时，这真是太棒了。”

对于某些人来说，数学可能显得抽象且理论化。但它通常构成解决日常问题的基础。医疗保健就是这样一个例子。在过去的一年里，数学研究所的 Daniel Gomon 和 Marta Spreafico 分别致力于医学领域的应用，缩小了数学与医疗保健之间的差距.

戈蒙，博士候选人创建了一个模型来改善医院质量的监控方式。 “如果一家医院表现不佳，”他说，“他们希望尽快查明这一情况，以便进行干预。”

医院护理质量的实时监控

较旧的模型通常关注手术后第一年存活的患者数量。 Gomon 说：“但这意味着很多信息被忽略了。比如，那段时期的生活质量如何?那么那些在手术后一年零一天死亡但不包括在内的患者又如何呢?”

为了解决这些缺陷，Gomon 升级了现有的控制图，称为累积和图 (CUSUM)，以纳入所有可用信息。他还对其进行了编程，以不断更新结果，从而可以实时检测护理质量的下降。