Dr. ir. Egge van der Poel

Egge van der Poel Artificial Intelligence Erasmus

Egge van der Poel is expert op het gebied van Big Data in de gezondheidszorg. Hij is gepromoveerd in de experimentele deeltjesfysica (superkleine elementaire deeltjes) met daarnaast een Bachelor als filosoof. Hij zocht en vond het Higgs-deeltje in de deeltjesversneller van CERN in Genève. Inmiddels is hij al enkele jaren werkzaam als Data Scientist en veelgevraagd spreker op het thema Big Data. Zo geeft hij onder meer opzienbarende voorbeelden vanuit de medische hoek bij het Erasmus Medisch Centrum, waar dankzij de inzet van Big Data snel tastbare toegevoegde waarde wordt gecreëerd.

Egge van der Poel heeft als Big Data consultant bij KPMG gewerkt. Sinds 2015 is Clinical Data Scientist bij het Erasmus Medisch Centrum in Rotterdam. Daarnaast is hij als Academic Director bij TIAS en Teamlead Data and Health bij de Jheronimus Academy of Data Science betrokken bij verschillende Big Data educatie programma’s voor professionals. Verder adviseert hij uiteenlopende organisaties over Big Data en geeft hij regelmatig colleges en lezingen over dit onderwerp.

Quantitative methods

Bij ‘quantitative methods’ gaat het om het nemen van besluiten onder onzekerheid en rangorde van informatie waarde en de relaties met de bedrijfskundige- en professionele programmamodules zoals strategie management, financieel management en waarde en risk management. Het belang van data in de zorg en daarmee de data-analyse wordt alleen maar groter: opkomst van data science als vakgebied en de waarde van data, valkuilen van analyse op big-data, onderzoekstools, AVG en GDPR, voorwaarden voor gebruik en protocollen en processen, risico’s van onder andere aansprakelijkheid.

Ook besteden Egge van der Poel tijdens het college aandacht aan machine learning en Artificial Intelligence. Appetize: wat wil de eindgebruiker met de data? Experimenteer met de oplossingsrichtingen en oplossingen en zoek naar Evidence ter ondersteuning van de besluitvorming.
En kijken we naar Quantified Self: Internet of Things, wearables, profiling, big data, forecasting, algoritmes en hoe zal de digitale omgeving in de zorg zich op data gebied kunnen gaan ontwikkelen?