Hvis du brænder for at hjælpe mennesker og ønsker at blive dataforsker, er du måske interesseret i datavidenskabelige karrierer inden for sundhedspleje og medicin. Disse karriereveje kan variere drastisk, fra administration af økonomiske data for et hospital til at hjælpe med at udvikle nye diagnostiske værktøjer. Uanset hvad, er det arbejde, du udfører inden for sundhedsområdet, med til at redde liv.
Nedenfor har vi skitseret nogle af de mulige roller, du kan finde som dataforsker, der arbejder i sundhedsvæsenet. Mens du læser, så overvej, om du foretrækker at blive involveret i mere forskning eller logistik-orienterede projekter.
Forsikringsskadeanalytiker
En af de største bidder af data, som sundhedsudbydere behandler, er relateret til indgivelse af forsikringskrav. I denne form for rolle kan du analysere data relateret til erstatningsaccepter og -afvisninger, økonomiske tendenser og demografiske forsikringsdata. Du kan bruge Machine Learning-modeller til at identificere mønstre og forudsige potentielle problemer. Dette arbejde vil gøre det muligt for sundhedsorganisationen at behandle krav hurtigt, tjene de penge, de fortjener, og hjælpe patienterne mere effektivt.
Behandlingsplaner
I dag kan læger overvåge meget mere om deres patienters liv. Apps og bærbare overvågningsenheder gør tonsvis af data tilgængelige, men det kan være svært for læger at finde ud af, hvad de skal gøre med disse data. Som dataforsker kan du analysere disse data for at opdage mønstre i symptomer og evaluere sundhedsfaktorer. Denne værdifulde information hjælper læger med at udvikle individualiserede behandlingsplaner.
Medicinsk billeddannelse
Medicinsk billeddannelse er et område, hvor dataforskere kan foretage en direkte indgriben i en patients velbefindende. Inden for medicinsk forskning er dataforskere med til at gøre billeddannelse mere præcis og overskuelig. De hjælper også med at diagnosticere scanninger. Når læger bruger billeddannelse såsom røntgen, MR og CT-scanninger, diagnosticerer de typisk problemer ved manuelt at se på resultaterne. Nogle gange kan en simpel visuel kontrol dog gå glip af mindre anomalier. Deep Learning-teknikker kan på den anden side evaluere, hvordan billeddannelse skal se ud og opdage små uregelmæssigheder. Dette kan føre til tidligere opdagelse af alvorlige helbredsproblemer.
Diagnostiske modeller
Dataforskere er også ansvarlige for at udvikle diagnostiske modeller ud over medicinsk billeddannelse. Machine Learning og Predictive Analytics kan nogle gange diagnosticere helbredsproblemer hurtigere end læger og opdage problemer, som menneskelige øjne kan gå glip af. Eksempler omfatter en model til diagnosticering af hjertearytmi og en AI-model til klassificering af hudlæsioner som enten godartede eller ondartede .edu/people/esteva/nature/). Disse modeller udvikles ofte af universitetsbaserede forskningsgrupper. Dataforskere, der arbejder som medlem af disse teams, hjælper med at diagnosticere alvorlige helbredsproblemer hurtigere og redde liv.
Hospitalsdrift
Hospitaler skal administrere store operationelle og logistiske detaljer, som dataforskere kan hjælpe med. Når du arbejder for et hospital, kan du bruge Predictive Analytics til at planlægge bemanding, evaluere tilgængeligheden af hospitalssenge på forskellige tidspunkter eller forbedre skadestuens operationer. Alt dette arbejde hjælper sygehusene med at få mest muligt ud af deres ressourcer og hjælper patienter med at modtage pleje hurtigere.
Udvikling af nye lægemidler
At udvikle nye farmaceutiske lægemidler og teste dem gennem kliniske forsøg er ekstremt penge- og tidskrævende. Data Science kan hjælpe med at fremskynde disse processer. Mark Ramsey, Chief Data Officer hos GSK, bemærkede, at brug af kunstig intelligens og computersimulering kan reducere lægemiddelopdagelsesprocessen til mindre end to år. I de tidlige udviklingsstadier kan dataforskere bruge store mængder patientmetadata og information fra biobanker til bedre at forstå genetiske mutationer. Når først lægemidler bevæger sig ind i forsøgsfasen, kan algoritmer simulere, hvordan lægemidler vil præstere, før de testes på mennesker. Disse værktøjer hjælper med at gøre nye lægemidler sikrere og fremskynde udviklingsprocessen.
Virtuel sundhed
Flere og flere virksomheder udvikler virtuelle værktøjer til at forbedre og overvåge sundheden. Disse omfatter bærbare enheder og apps. Populære sundhedsapps tilbyder virtuelle konsultationer med en læge eller terapeut, mens andre skaber en platform til sporing af individuelle symptomer. Der er stadig et meget aktivt marked for at udvikle nye apps og bruge de data, de genererer, til at evaluere større mønstre.
Er en karriere inden for sundhedsvæsenet det rigtige for dig?
Der er ingen enkelt Data Science-rolle inden for sundhedssektoren. Organisationer lige fra hospitaler, til forsikringsudbydere, til biotekvirksomheder, til farmaceutiske forskere ansætter dataforskere. Nogle af disse roller vil være ret udfordrende, at udvikle nye modeller til at skabe nye medicinske forskningsværktøjer eller skabe nye sundhedsløsninger. Dette er dog en meget givende karriere for dataforskere, der ønsker at redde liv. Du ser måske ikke din indflydelse så direkte, som læger og sygeplejersker gør, men du vil vide, at du er med til at skabe bedre behandlinger og forbedre patienternes livskvalitet. For nogle mennesker kan denne form for påvirkning skabe for meget stressende pres. Men for andre kan det være den perfekte ligning for en meningsfuld Data Science-karriere.
I dag arbejder kun en lille procentdel af dataforskere inden for sundheds- og hospitalsindustrien. Men der er meget plads til udvidelse på dette område. Især for data scientists, der interesserer sig for medicin og ønsker at bidrage direkte til andre menneskers velfærd, kan en karriere i sundhedsvæsenet være et tilfredsstillende valg.
