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Datenwissenschaftliche Karrieren im Gesundheitswesen

6/24/2023

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Wenn es Ihnen leidenschaftlich am Herzen liegt, Menschen zu helfen, und Sie Datenwissenschaftler werden möchten, könnten Sie sich für Karrieren im Bereich Datenwissenschaft im Gesundheitswesen und in der Medizin interessieren. Diese Karrierewege können sehr unterschiedlich sein, von der Verwaltung von Finanzdaten für ein Krankenhaus bis hin zur Mitarbeit bei der Entwicklung neuer Diagnosetools. In jedem Fall trägt Ihre Arbeit im Gesundheitswesen dazu bei, Leben zu retten.

Im Folgenden haben wir einige der möglichen Rollen skizziert, die Sie als Datenwissenschaftler im Gesundheitswesen finden könnten. Überlegen Sie beim Lesen, ob Sie lieber an mehr Forschung oder an logistikorientierten Projekten beteiligt sein möchten.

Analyst für Versicherungsansprüche

Einer der größten Datenmengen, die Gesundheitsdienstleister verarbeiten, steht im Zusammenhang mit der Einreichung von Versicherungsansprüchen. In einer solchen Rolle analysieren Sie möglicherweise Daten im Zusammenhang mit der Annahme und Ablehnung von Ansprüchen, Finanztrends und demografischen Versicherungsdaten. Sie können Modelle des maschinellen Lernens verwenden, um Muster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen. Diese Arbeit wird es der Gesundheitsorganisation ermöglichen, Ansprüche schnell zu bearbeiten, das verdiente Geld zu verdienen und Patienten effizienter zu helfen.

Behandlungspläne

Heutzutage können Ärzte das Leben ihrer Patienten viel besser überwachen. Apps und tragbare Überwachungsgeräte stellen Unmengen an Daten zur Verfügung, aber für Ärzte kann es schwierig sein, herauszufinden, was sie mit diesen Daten anfangen sollen. Als Datenwissenschaftler können Sie diese Daten analysieren, um Muster in Symptomen zu erkennen und Gesundheitsfaktoren zu bewerten. Diese wertvollen Informationen helfen Ärzten, individuelle Behandlungspläne zu entwickeln.

Medizinische Bildgebung

Die medizinische Bildgebung ist ein Bereich, in dem Datenwissenschaftler direkt in das Wohlbefinden eines Patienten eingreifen können. In der medizinischen Forschung tragen Datenwissenschaftler dazu bei, die Bildgebung genauer und klarer zu machen. Sie helfen auch bei der Diagnose von Scans. Wenn Ärzte bildgebende Verfahren wie Röntgen, MRT und CT verwenden, diagnostizieren sie Probleme normalerweise, indem sie sich die Ergebnisse manuell ansehen. Manchmal können jedoch bei einer einfachen Sichtprüfung kleinere Anomalien übersehen werden. Deep-Learning-Techniken hingegen können bewerten, wie die Bildgebung aussehen soll, und kleine Unregelmäßigkeiten erkennen. Dies kann dazu führen, dass schwerwiegende gesundheitliche Probleme früher erkannt werden.

Diagnosemodelle

Datenwissenschaftler sind auch für die Entwicklung diagnostischer Modelle verantwortlich, die über die medizinische Bildgebung hinausgehen. Maschinelles Lernen und Predictive Analytics können Gesundheitsprobleme manchmal schneller diagnostizieren als Ärzte und Probleme erkennen, die das menschliche Auge möglicherweise übersieht. Beispiele hierfür sind ein Modell zur Diagnose von Herzrhythmusstörungen und ein [KI-Modell zur Klassifizierung von Hautläsionen als gutartig oder bösartig](https://cs.stanford .edu/people/esteva/nature/). Diese Modelle werden häufig von universitären Forschungsgruppen entwickelt. Als Mitglieder dieser Teams tragen Datenwissenschaftler dazu bei, schwerwiegende Gesundheitsprobleme schneller zu diagnostizieren und Leben zu retten.

Krankenhausbetrieb

Krankenhäuser müssen wichtige betriebliche und logistische Details verwalten, bei denen Datenwissenschaftler helfen können. Wenn Sie für ein Krankenhaus arbeiten, können Sie Predictive Analytics nutzen, um die Personalbesetzung zu planen, die Verfügbarkeit von Krankenhausbetten zu verschiedenen Zeiten zu bewerten oder den Betrieb in der Notaufnahme zu verbessern. All diese Arbeiten tragen dazu bei, dass Krankenhäuser ihre Ressourcen optimal nutzen und Patienten schneller versorgt werden können.

Entwicklung neuer Medikamente

Die Entwicklung neuer Arzneimittel und deren Erprobung in klinischen Studien ist äußerst kosten- und zeitintensiv. Data Science kann helfen, diese Prozesse zu beschleunigen. [Mark Ramsey, Chief Data Officer bei GSK](https://www.drugdiscoverytrends.com/disrupting-drug-discovery-how-gsk-is-using-data-more-efficiently-in-rd-to-drive-innovation /) stellte fest, dass der Einsatz von KI und Computersimulation den Prozess der Arzneimittelentwicklung auf weniger als zwei Jahre verkürzen kann. In den frühen Entwicklungsstadien können Datenwissenschaftler große Mengen an Patientenmetadaten und Informationen aus Biobanken nutzen, um genetische Mutationen besser zu verstehen. Sobald Medikamente in die Erprobungsphase kommen, können Algorithmen simulieren, wie sich Medikamente verhalten, bevor sie an Menschen getestet werden. Diese Tools tragen dazu bei, neue Medikamente sicherer zu machen und den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Virtuelle Gesundheit

Immer mehr Unternehmen entwickeln virtuelle Tools zur Verbesserung und Überwachung der Gesundheit. Dazu gehören tragbare Geräte und Apps. Beliebte Gesundheits-Apps bieten virtuelle Konsultationen mit einem Arzt oder Therapeuten an, während andere eine Plattform zur Verfolgung einzelner Symptome schaffen. Es gibt immer noch einen sehr aktiven Markt für die Entwicklung neuer Apps und die Nutzung der daraus generierten Daten zur Bewertung größerer Muster.

Ist eine Karriere im Gesundheitswesen das Richtige für Sie?

In der Gesundheitsbranche gibt es keine einheitliche Data-Science-Rolle. Organisationen wie Krankenhäuser, Versicherungsanbieter, Biotech-Unternehmen und Pharmaforscher stellen Datenwissenschaftler ein. Einige dieser Rollen werden ziemlich herausfordernd sein, da sie neue Modelle entwickeln, um neue medizinische Forschungsinstrumente oder neue Gesundheitslösungen zu schaffen. Für Datenwissenschaftler, die Leben retten wollen, ist dies jedoch eine sehr lohnende Karriere. Sie sehen Ihre Auswirkungen vielleicht nicht so direkt wie Ärzte und Pflegekräfte, aber Sie wissen, dass Sie dazu beitragen, bessere Behandlungen zu entwickeln und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern. Bei manchen Menschen kann diese Art von Einwirkung zu viel Stress erzeugen. Aber für andere könnte es die perfekte Gleichung für eine sinnvolle Karriere im Bereich Data Science sein.

Heutzutage arbeitet nur ein kleiner Prozentsatz der Datenwissenschaftler in der Gesundheits- und Krankenhausbranche. Aber es gibt in diesem Bereich noch viel Raum für Expansion. Insbesondere für Datenwissenschaftler, die sich für Medizin interessieren und direkt zum Wohlergehen anderer Menschen beitragen möchten, kann eine Karriere im Gesundheitswesen eine erfüllende Wahl sein.


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