Si te apasiona ayudar a las personas y quieres convertirte en un científico de datos, es posible que te interesen las carreras de ciencia de datos en atención médica y medicina. Estas trayectorias profesionales pueden variar drásticamente, desde administrar datos financieros para un hospital hasta ayudar a desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico. De cualquier manera, el trabajo que realiza en el campo de la salud ayuda a salvar vidas.
A continuación, describimos algunos de los posibles roles que puede encontrar como científico de datos que trabaja en el cuidado de la salud. Mientras lee, considere si preferiría participar en más investigaciones o en proyectos orientados a la logística.
Analista de Reclamaciones de Seguros
Uno de los mayores fragmentos de datos que procesan los proveedores de atención médica está relacionado con la presentación de reclamos de seguros. En este tipo de rol, puede analizar datos relacionados con aceptaciones y rechazos de reclamos, tendencias financieras y datos demográficos de seguros. Puede usar modelos de aprendizaje automático para identificar patrones y predecir posibles problemas. Este trabajo permitirá a la organización de atención médica procesar reclamos rápidamente, ganar el dinero que se merecen y ayudar a los pacientes de manera más eficiente.
Planes de tratamiento
Hoy en día, los médicos pueden monitorear mucho más la vida de sus pacientes. Las aplicaciones y los dispositivos portátiles de monitoreo ponen a disposición toneladas de datos, pero puede ser difícil para los médicos saber qué hacer con esos datos. Como científico de datos, puede analizar estos datos para detectar patrones en los síntomas y evaluar los factores de salud. Esta valiosa información ayuda a los médicos a desarrollar planes de tratamiento individualizados.
Imagenes medicas
Las imágenes médicas son un área en la que los científicos de datos pueden intervenir directamente en el bienestar de un paciente. Dentro de la investigación médica, los científicos de datos ayudan a que las imágenes sean más precisas y claras. También están ayudando a diagnosticar exploraciones. Cuando los médicos usan imágenes como rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, generalmente diagnostican problemas observando manualmente los resultados. A veces, sin embargo, una simple verificación visual puede pasar por alto anomalías menores. Las técnicas de aprendizaje profundo, por otro lado, pueden evaluar cómo deberían verse las imágenes y detectar pequeñas irregularidades. Esto puede conducir a la detección más temprana de problemas de salud graves.
Modelos de diagnóstico
Los científicos de datos también son responsables de desarrollar modelos de diagnóstico más allá de las imágenes médicas. El aprendizaje automático y el análisis predictivo a veces pueden diagnosticar problemas de salud más rápidamente que los médicos y detectar problemas que los ojos humanos podrían pasar por alto. Los ejemplos incluyen un modelo para diagnosticar arritmia cardíaca y un modelo de IA para clasificar las lesiones cutáneas como benignas o malignas. Estos modelos a menudo están siendo desarrollados por grupos de investigación universitarios. Los científicos de datos que trabajan como miembros de estos equipos están ayudando a diagnosticar problemas de salud graves más rápidamente y a salvar vidas.
Operaciones hospitalarias
Los hospitales tienen que gestionar importantes detalles operativos y logísticos, con los que pueden ayudar los científicos de datos. Trabajando para un hospital, puede usar Predictive Analytics para planificar la dotación de personal, evaluar la disponibilidad de camas de hospital en diferentes momentos o mejorar las operaciones de la sala de emergencias. Todo este trabajo ayuda a los hospitales a aprovechar al máximo sus recursos y ayuda a los pacientes a recibir atención más rápidamente.
Desarrollo de nuevos fármacos
Desarrollar nuevos medicamentos farmacéuticos y probarlos a través de ensayos clínicos requiere mucho dinero y tiempo. La ciencia de datos puede ayudar a acelerar estos procesos. Mark Ramsey, director de datos de GSK, señaló que el uso de IA y simulación por computadora puede reducir el proceso de descubrimiento de fármacos a menos de dos años. En las primeras etapas de desarrollo, los científicos de datos pueden usar grandes cantidades de metadatos de pacientes e información de biobancos para comprender mejor las mutaciones genéticas. Una vez que los medicamentos pasan a la fase de prueba, los algoritmos pueden simular cómo funcionarán los medicamentos antes de probarlos en sujetos humanos. Estas herramientas ayudan a que los nuevos medicamentos sean más seguros y aceleran el proceso de desarrollo.
Salud Virtual
Cada vez más empresas están desarrollando herramientas virtuales para mejorar y monitorear la salud. Estos incluyen dispositivos portátiles y aplicaciones. Las aplicaciones populares de atención médica ofrecen consultas virtuales con un médico o terapeuta, mientras que otras crean una plataforma para rastrear síntomas individuales. Todavía hay un mercado muy activo en el desarrollo de nuevas aplicaciones y en el uso de los datos que generan para evaluar patrones más grandes.
¿La carrera de atención médica es adecuada para usted?
No existe un rol único de ciencia de datos dentro de la industria de la salud. Organizaciones que van desde hospitales hasta proveedores de seguros, empresas de biotecnología e investigadores farmacéuticos están contratando científicos de datos. Algunos de estos roles serán bastante desafiantes, desarrollar nuevos modelos para crear nuevas herramientas de investigación médica o crear nuevas soluciones de atención médica. Sin embargo, esta es una carrera muy gratificante para los científicos de datos que quieren salvar vidas. Es posible que no vea su impacto tan directamente como lo ven los médicos y las enfermeras, pero sabrá que está ayudando a crear mejores tratamientos y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Para algunas personas, este tipo de impacto puede crear demasiada presión estresante. Pero para otros, podría ser la ecuación perfecta para una carrera significativa en ciencia de datos.
En la actualidad, solo un pequeño porcentaje de científicos de datos trabaja en las industrias de atención médica y hospitales. Pero hay mucho espacio para la expansión en este campo. Especialmente para los científicos de datos que están interesados en la medicina y quieren contribuir directamente al bienestar de otras personas, las carreras en el cuidado de la salud pueden ser una opción satisfactoria.
