Pokud jste nadšení pro pomoc lidem a chcete se stát datovým vědcem, mohla by vás zajímat kariéra datové vědy ve zdravotnictví a medicíně. Tyto profesní dráhy se mohou drasticky lišit, od správy finančních dat pro nemocnici až po pomoc při vývoji nových diagnostických nástrojů. Ať tak či onak, práce, kterou vykonáváte v oblasti zdravotnictví, pomáhá zachraňovat životy.
Níže jsme nastínili některé z možných rolí, které můžete najít jako datový vědec pracující ve zdravotnictví. Při čtení zvažujte, zda byste se raději zapojili do většího výzkumu nebo projektů zaměřených na logistiku.
Analytik pojistných událostí
Jeden z největších kusů dat, které poskytovatelé zdravotní péče zpracovávají, souvisí s podáváním pojistných událostí. V tomto druhu role můžete analyzovat data související s přijetím a zamítnutím nároků, finančními trendy a demografickými údaji o pojištění. Modely strojového učení můžete použít k identifikaci vzorců a předvídání potenciálních problémů. Tato práce umožní zdravotnické organizaci rychle zpracovávat nároky, vydělávat peníze, které si zaslouží, a pomáhat pacientům efektivněji.
Plány léčby
Dnes mohou lékaři mnohem více sledovat životy svých pacientů. Aplikace a nositelná monitorovací zařízení zpřístupňují spoustu dat, ale pro lékaře může být obtížné zjistit, co s těmito daty dělat. Jako datový vědec můžete tato data analyzovat, abyste odhalili vzorce symptomů a vyhodnotili zdravotní faktory. Tyto cenné informace pomáhají lékařům vytvářet individuální léčebné plány.
Lékařské zobrazování
Lékařské zobrazování je jednou z oblastí, kde mohou datoví vědci přímo zasáhnout do pacientova pohody. V rámci lékařského výzkumu pomáhají datoví vědci zpřesnit a zpřehlednit zobrazování. Pomáhají také diagnostikovat skeny. Když lékaři používají zobrazování, jako jsou rentgenové paprsky, MRI a CT, obvykle diagnostikují problémy ručním prohlížením výsledků. Někdy však může jednoduchá vizuální kontrola přehlédnout drobné anomálie. Techniky hlubokého učení naopak dokážou vyhodnotit, jak by zobrazení mělo vypadat, a odhalit drobné nepravidelnosti. To může vést k dřívějšímu odhalení závažných zdravotních problémů.
Diagnostické modely
Datoví vědci jsou také zodpovědní za vývoj diagnostických modelů mimo lékařské zobrazování. Machine Learning a Predictive Analytics mohou někdy diagnostikovat zdravotní problémy rychleji než lékaři a detekovat problémy, které by lidské oči mohly přehlédnout. Příklady zahrnují model diagnostiky srdeční arytmie a model umělé inteligence pro klasifikaci kožních lézí jako benigních nebo maligních. Tyto modely jsou často vyvíjeny univerzitními výzkumnými skupinami. Datoví vědci pracující jako členové těchto týmů pomáhají rychleji diagnostikovat vážné zdravotní problémy a zachraňovat životy.
Provoz nemocnice
Nemocnice musí spravovat hlavní provozní a logistické detaily, s nimiž mohou datoví vědci pomoci. Pracujete-li pro nemocnici, můžete pomocí Predictive Analytics plánovat personální obsazení, vyhodnocovat dostupnost nemocničních lůžek v různých časech nebo zlepšovat provoz na pohotovosti. Veškerá tato práce pomáhá nemocnicím maximálně využít jejich zdroje a pacientům pomáhá rychleji získat péči.
Vývoj nových léků
Vývoj nových farmaceutických léků a jejich testování prostřednictvím klinických zkoušek je extrémně finančně a časově náročné. Data Science může pomoci tyto procesy urychlit. Mark Ramsey, Chief Data Officer ve společnosti GSK, poznamenal, že použití umělé inteligence a počítačové simulace může zkrátit proces objevování léků na méně než dva roky. V raných fázích vývoje mohou datoví vědci používat velké množství metadat pacientů a informací z biobank k lepšímu pochopení genetických mutací. Jakmile se léky přesunou do zkušební fáze, algoritmy mohou před testováním na lidských subjektech simulovat, jak budou léky fungovat. Tyto nástroje pomáhají zvýšit bezpečnost nových léků a urychlit proces vývoje.
Virtuální zdraví
Stále více společností vyvíjí virtuální nástroje pro zlepšení a sledování zdraví. Patří mezi ně nositelná zařízení a aplikace. Oblíbené zdravotnické aplikace nabízejí virtuální konzultace s lékařem nebo terapeutem, zatímco jiné vytvářejí platformu pro sledování jednotlivých příznaků. Stále existuje velmi aktivní trh s vývojem nových aplikací a používáním dat, která generují, k vyhodnocení větších vzorců.
Je pro vás kariéra ve zdravotnictví to pravé?
Ve zdravotnictví neexistuje jediná role Data Science. Organizace od nemocnic, přes poskytovatele pojištění, biotechnologické společnosti až po farmaceutické výzkumníky najímají datové vědce. Některé z těchto rolí budou docela náročné, vývoj nových modelů pro vytváření nových nástrojů lékařského výzkumu nebo vytváření nových zdravotnických řešení. Pro datové vědce, kteří chtějí zachraňovat životy, je to však velmi obohacující kariéra. Možná neuvidíte svůj dopad tak přímo jako lékaři a sestry, ale budete vědět, že pomáháte vytvářet lepší léčbu a zlepšujete kvalitu života pacientů. Pro některé lidi může tento druh dopadu vytvořit příliš velký stresující tlak. Ale pro ostatní to může být perfektní rovnice pro smysluplnou kariéru Data Science.
Dnes pouze malé procento datových vědců pracuje ve zdravotnictví a nemocničním průmyslu. V této oblasti je ale velký prostor pro expanzi. Zejména pro datové vědce, kteří se zajímají o medicínu a chtějí přímo přispívat k blahu ostatních lidí, může být kariéra ve zdravotnictví naplňující volbou.
