As jy passievol daaroor is om mense te help en 'n datawetenskaplike wil word, sal jy dalk belangstel in datawetenskaploopbane in gesondheidsorg en medisyne. Hierdie loopbaanpaaie kan drasties verskil, van die bestuur van finansiële data vir 'n hospitaal, om te help om nuwe diagnostiese hulpmiddels te ontwikkel. Hoe dit ook al sy, die werk wat jy in die gesondheidsorgveld doen, help om lewens te red.
Hieronder het ons 'n paar van die moontlike rolle uiteengesit wat u as 'n datawetenskaplike in gesondheidsorg kan vind. Terwyl jy lees, oorweeg of jy verkies om betrokke te wees by meer navorsing, of logistiek-georiënteerde projekte.
Versekeringseise-ontleder
Een van die grootste stukke data wat gesondheidsorgverskaffers verwerk, hou verband met die indiening van versekeringseise. In hierdie soort rol kan jy data ontleed wat verband hou met eiseaanvaarding en -afkeuring, finansiële neigings en demografiese versekeringsdata. Jy kan masjienleermodelle gebruik om patrone te identifiseer en potensiële probleme te voorspel. Hierdie werk sal die gesondheidsorgorganisasie in staat stel om eise vinnig te verwerk, die geld te verdien wat hulle verdien en pasiënte meer doeltreffend te help.
Behandelingsplanne
Vandag kan dokters baie meer oor hul pasiënte se lewens monitor. Toepassings en draagbare moniteringstoestelle maak tonne data beskikbaar, maar dit kan vir dokters moeilik wees om uit te vind wat om met daardie data te doen. As 'n datawetenskaplike kan jy hierdie data ontleed om patrone in simptome op te spoor en gesondheidsfaktore te evalueer. Hierdie waardevolle inligting help dokters om geïndividualiseerde behandelingsplanne te ontwikkel.
Mediese beelding
Mediese beeldvorming is een gebied waar datawetenskaplikes 'n direkte ingryping in 'n pasiënt se welstand kan maak. Binne mediese navorsing help datawetenskaplikes om beelding meer akkuraat en duidelik te maak. Hulle help ook om skanderings te diagnoseer. Wanneer dokters beeldvorming soos X-strale, MRI's en CT-skanderings gebruik, diagnoseer hulle gewoonlik probleme deur handmatig na die resultate te kyk. Soms kan 'n eenvoudige visuele ondersoek egter geringe afwykings mis. Deep Learning-tegnieke, aan die ander kant, kan evalueer hoe beeldvorming moet lyk en klein onreëlmatighede opspoor. Dit kan lei tot die vroeë opsporing van ernstige gesondheidskwessies.
Diagnostiese modelle
Datawetenskaplikes is ook verantwoordelik vir die ontwikkeling van diagnostiese modelle buite mediese beeldvorming. Masjienleer en voorspellende analise kan soms gesondheidskwessies vinniger diagnoseer as dokters, en kwessies opspoor wat menslike oë dalk mis. Voorbeelde sluit in 'n model om hartaritmie te diagnoseer, en 'n KI-model om velletsels as óf goedaardig óf kwaadaardig te klassifiseer .edu/people/esteva/nature/). Hierdie modelle word dikwels deur universiteitsgebaseerde navorsingsgroepe ontwikkel. Datawetenskaplikes wat as lid van hierdie spanne werk, help om ernstige gesondheidskwessies vinniger te diagnoseer en lewens te red.
Hospitaalbedrywighede
Hospitale moet groot operasionele en logistieke besonderhede bestuur, waarmee datawetenskaplikes kan help. As jy vir 'n hospitaal werk, kan jy Predictive Analytics gebruik om personeel te beplan, die beskikbaarheid van hospitaalbeddens op verskillende tye te evalueer of noodkamerbedrywighede te verbeter. Al hierdie werk help hospitale om die meeste van hul hulpbronne te maak, en help pasiënte om vinniger sorg te ontvang.
Nuwe dwelmontwikkeling
Die ontwikkeling van nuwe farmaseutiese middels en die toets daarvan deur kliniese proewe is uiters geld- en tydsintensief. Data Science kan help om hierdie prosesse te bespoedig. Mark Ramsey, hoofdatabeampte by GSK, het opgemerk dat die gebruik van KI en rekenaarsimulasie die geneesmiddelontdekkingsproses tot minder as twee jaar kan verminder. In die vroeë stadiums van ontwikkeling kan datawetenskaplikes groot hoeveelhede pasiëntmetadata en inligting van biobanke gebruik om genetiese mutasies beter te verstaan. Sodra dwelms in die proeffase beweeg, kan algoritmes simuleer hoe dwelms sal presteer voordat dit in menslike proefpersone getoets word. Hierdie instrumente help om nuwe middels veiliger te maak en die ontwikkelingsproses te versnel.
Virtuele Gesondheid
Al hoe meer maatskappye ontwikkel virtuele gereedskap om gesondheid te verbeter en te monitor. Dit sluit in draagbare toestelle en toepassings. Gewilde gesondheidsorgtoepassings bied virtuele konsultasies met 'n dokter of terapeut, terwyl ander 'n platform skep om individuele simptome op te spoor. Daar is steeds 'n baie aktiewe mark in die ontwikkeling van nuwe toepassings, en in die gebruik van die data wat hulle genereer om groter patrone te evalueer.
Is 'n loopbaan in gesondheidsorg reg vir jou?
Daar is geen enkele Data Science-rol binne die gesondheidsorgbedryf nie. Organisasies wat wissel van hospitale, tot versekeringsverskaffers, tot biotegnologiemaatskappye, tot farmaseutiese navorsers huur datawetenskaplikes. Sommige van hierdie rolle sal nogal uitdagend wees, om nuwe modelle te ontwikkel om nuwe mediese navorsingsinstrumente te skep, of om nuwe gesondheidsorgoplossings te skep. Dit is egter 'n baie lonende loopbaan vir datawetenskaplikes wat lewens wil red. Jy sal dalk nie jou impak so direk sien soos wat dokters en verpleegsters doen nie, maar jy sal weet dat jy help om beter behandelings te skep en pasiënte se lewenskwaliteit te verbeter. Vir sommige mense kan hierdie soort impak te veel stresvolle druk veroorsaak. Maar vir ander is dit dalk die perfekte vergelyking vir 'n betekenisvolle Data Science-loopbaan.
Vandag werk slegs 'n klein persentasie datawetenskaplikes binne die gesondheidsorg- en hospitaalbedrywe. Maar daar is baie ruimte vir uitbreiding in hierdie veld. Veral vir datawetenskaplikes wat in medisyne belangstel, en direk tot ander mense se welsyn wil bydra, kan loopbane in gesondheidsorg 'n bevredigende keuse wees.
