Калі вы любіце дапамагаць людзям і хочаце стаць навукоўцам дадзеных, вас могуць зацікавіць кар'еры ў галіне навукі аб дадзеных у ахове здароўя і медыцыне. Гэтыя кар'ерныя шляхі могуць істотна адрознівацца ад кіравання фінансавымі дадзенымі для бальніцы да дапамогі ў распрацоўцы новых дыягнастычных інструментаў. У любым выпадку праца, якую вы выконваеце ў сферы аховы здароўя, дапамагае ратаваць жыцці.
Ніжэй мы апісалі некаторыя з магчымых роляў, якія вы можаце знайсці ў якасці навукоўца дадзеных, які працуе ў ахове здароўя. Чытаючы, падумайце, што б вы аддалі перавагу ўдзельнічаць у дадатковых даследаваннях або праектах, арыентаваных на лагістыку.
Аналітык па страхавых патрабаваннях
Адна з самых вялікіх частак дадзеных, якія апрацоўваюць пастаўшчыкі медыцынскіх паслуг, звязана з падачай страхавых патрабаванняў. У такой ролі вы можаце аналізаваць даныя, звязаныя з прыняццем і адхіленнем прэтэнзій, фінансавымі тэндэнцыямі і дэмаграфічнымі дадзенымі страхавання. Вы можаце выкарыстоўваць мадэлі машыннага навучання для ідэнтыфікацыі шаблонаў і прагназавання магчымых праблем. Гэтая праца дазволіць арганізацыі аховы здароўя хутка разглядаць прэтэнзіі, зарабляць заслужаныя грошы і больш эфектыўна дапамагаць пацыентам.
Планы лячэння
Сёння лекары могуць значна больш сачыць за жыццём сваіх пацыентаў. Праграмы і носныя прылады маніторынгу робяць тоны дадзеных даступнымі, але лекарам можа быць цяжка зразумець, што рабіць з гэтымі дадзенымі. Як спецыяліст па апрацоўцы дадзеных, вы можаце аналізаваць гэтыя даныя, каб выявіць заканамернасці ў сімптомах і ацаніць фактары здароўя. Гэтая каштоўная інфармацыя дапамагае лекарам распрацоўваць індывідуальныя планы лячэння.
Медыцынская візуалізацыя
Медыцынская візуалізацыя - гэта адна з абласцей, дзе навукоўцы па апрацоўцы дадзеных могуць непасрэдна ўмяшацца ў самаадчуванне пацыента. У рамках медыцынскіх даследаванняў навукоўцы па дадзеных дапамагаюць зрабіць візуалізацыі больш дакладнымі і выразнымі. Яны таксама дапамагаюць дыягнаставаць сканы. Калі лекары выкарыстоўваюць такія візуалізацыі, як рэнтген, МРТ і КТ, яны звычайна дыягнастуюць праблемы, праглядаючы вынікі ўручную. Часам, аднак, простая візуальная праверка можа прапусціць нязначныя анамаліі. З іншага боку, метады глыбокага навучання могуць ацаніць, як павінна выглядаць выява, і выявіць невялікія парушэнні. Гэта можа прывесці да больш ранняга выяўлення сур'ёзных праблем са здароўем.
Дыягнастычныя мадэлі
Навукоўцы па дадзеных нясуць адказнасць за распрацоўку дыягнастычных мадэляў, акрамя медыцынскай візуалізацыі. Машыннае навучанне і прагнозная аналітыка часам могуць дыягнаставаць праблемы са здароўем хутчэй, чым лекары, і выяўляць праблемы, якія чалавечае вока можа прапусціць. Прыклады ўключаюць мадэль дыягностыкі сардэчнай арытміі і мадэль штучнага інтэлекту для класіфікацыі паражэнняў скуры як дабраякасных або злаякасных. Гэтыя мадэлі часта распрацоўваюцца ўніверсітэцкімі даследчыцкімі групамі. Навукоўцы па дадзеных, якія працуюць у складзе гэтых груп, дапамагаюць хутчэй дыягнаставаць сур'ёзныя праблемы са здароўем і ратаваць жыцці.
Шпітальныя аперацыі
Бальніцы павінны кіраваць асноўнымі аператыўнымі і матэрыяльна-тэхнічнымі дэталямі, у чым могуць дапамагчы спецыялісты па апрацоўцы дадзеных. Працуючы ў бальніцы, вы можаце выкарыстоўваць Predictive Analytics для планавання штату, ацэнкі наяўнасці бальнічных ложкаў у розны час або паляпшэння працы аддзялення неадкладнай дапамогі. Уся гэтая праца дапамагае бальніцам максімальна выкарыстоўваць свае рэсурсы і дапамагае пацыентам хутчэй атрымліваць дапамогу.
Распрацоўка новых лекаў
Распрацоўка новых фармацэўтычных прэпаратаў і іх тэставанне ў ходзе клінічных выпрабаванняў патрабуе надзвычайных грошай і часу. Data Science можа дапамагчы паскорыць гэтыя працэсы. Марк Рэмзі, дырэктар па апрацоўцы дадзеных GSK, адзначыў, што выкарыстанне штучнага інтэлекту і камп'ютэрнага мадэлявання можа скараціць працэс адкрыцця лекаў менш чым да двух гадоў. На ранніх этапах распрацоўкі спецыялісты па апрацоўцы дадзеных могуць выкарыстоўваць вялікую колькасць метаданых пацыентаў і інфармацыю з біябанкаў, каб лепш зразумець генетычныя мутацыі. Як толькі лекі пяройдуць у стадыю выпрабаванняў, алгарытмы могуць мадэляваць, як будуць дзейнічаць лекі, перад тэставаннем на людзях. Гэтыя сродкі дапамагаюць зрабіць новыя лекі больш бяспечнымі і паскараюць працэс распрацоўкі.
Віртуальнае здароўе
Усё больш і больш кампаній распрацоўваюць віртуальныя інструменты для паляпшэння і маніторынгу здароўя. Да іх адносяцца носныя прылады і праграмы. Папулярныя праграмы для аховы здароўя прапануюць віртуальныя кансультацыі з лекарам або тэрапеўтам, у той час як іншыя ствараюць платформу для адсочвання індывідуальных сімптомаў. Па-ранейшаму існуе вельмі актыўны рынак распрацоўкі новых праграм і выкарыстання атрыманых імі даных для ацэнкі больш шырокіх шаблонаў.
Ці падыходзіць вам кар'ера ў сферы аховы здароўя?
У сферы аховы здароўя няма адзінай ролі Data Science. Арганізацыі, пачынаючы ад бальніц і заканчваючы страхавымі кампаніямі, біятэхналагічнымі кампаніямі і фармацэўтычнымі даследчыкамі, наймаюць спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных. Некаторыя з гэтых роляў будуць даволі складанымі: распрацоўка новых мадэляў для стварэння новых інструментаў для медыцынскіх даследаванняў або стварэнне новых рашэнняў у галіне аховы здароўя. Аднак гэта вельмі карысная кар'ера для навукоўцаў, якія жадаюць ратаваць жыцці. Магчыма, вы не бачыце свайго ўздзеяння так непасрэдна, як гэта робяць лекары і медсёстры, але вы будзеце ведаць, што дапамагаеце ствараць лепшыя метады лячэння і паляпшаеце якасць жыцця пацыентаў. Для некаторых людзей такое ўздзеянне можа выклікаць занадта моцны стрэс. Але для іншых гэта можа стаць ідэальным ураўненнем для значнай кар'еры ў галіне Data Science.
Сёння толькі невялікі працэнт навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных працуе ў сферы аховы здароўя і бальніц. Але ёсць шмат месца для пашырэння ў гэтай галіне. Асабліва для навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, якія цікавяцца медыцынай і жадаюць унесці непасрэдны ўклад у дабрабыт іншых людзей, кар'ера ў галіне аховы здароўя можа быць паўнавартасным выбарам.
