Si le apasiona ayudar a las personas y desea convertirse en científico de datos, es posible que le interesen carreras de ciencia de datos en atención médica y medicina. Estas trayectorias profesionales pueden variar drásticamente, desde gestionar 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 atención médica ayuda a salvar vidas.
A continuación, describimos algunos de los posibles roles que puede encontrar como científico de datos que trabaja en el sector sanitario. Mientras lee, considere si preferiría participar en más proyectos de investigación o orientados a la logística.
Analista de reclamaciones de seguros
Una de las mayores cantidades de datos que procesan los proveedores de atención médica está relacionada con la presentación de reclamaciones de seguros. En este tipo de función, puede analizar datos relacionados con aceptaciones y rechazos de reclamaciones, tendencias financieras y datos demográficos de seguros. Puede utilizar modelos de aprendizaje automático para identificar patrones y predecir problemas potenciales. Este trabajo permitirá a la organización de atención médica procesar las reclamaciones rápidamente, ganar el dinero que merecen y ayudar a los pacientes de manera más eficiente.
Planes de tratamiento
Hoy en día, los médicos pueden controlar mucho más la vida de sus pacientes. Las aplicaciones y los dispositivos de monitoreo portátiles ponen a disposición toneladas de datos, pero puede resultar difícil para los médicos determinar qué hacer con esos datos. Como científico de datos, puede analizar estos datos para detectar patrones en los síntomas y evaluar factores de salud. Esta valiosa información ayuda a los médicos a desarrollar planes de tratamiento individualizados.
Imágenes médicas
Las imágenes médicas son un área en la que los científicos de datos pueden realizar una intervención directa en el bienestar de un paciente. Dentro de la investigación médica, los científicos de datos están ayudando a que las imágenes sean más precisas y claras. También están ayudando a diagnosticar exploraciones. Cuando los médicos utilizan imágenes como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, generalmente diagnostican problemas observando manualmente los resultados. A veces, sin embargo, una simple comprobación 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 el ojo humano podría 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 suelen ser 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, en los que los científicos de datos pueden ayudar. Al trabajar para un hospital, puede utilizar 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 que los pacientes reciban atención más rápidamente.
Desarrollo de nuevos fármacos
Desarrollar nuevos fármacos y probarlos mediante ensayos clínicos requiere mucho tiempo y dinero. 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 utilizar 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 a acelerar el proceso de desarrollo.
Salud virtual
Cada vez más empresas desarrollan herramientas virtuales para mejorar y controlar la salud. Estos incluyen dispositivos portátiles y aplicaciones. Las aplicaciones de atención médica populares ofrecen consultas virtuales con un médico o terapeuta, mientras que otras crean una plataforma para rastrear síntomas individuales. Todavía existe un mercado muy activo en el desarrollo de nuevas aplicaciones y en el uso de los datos que generan para evaluar patrones más amplios.
¿Es una carrera en atención médica adecuada para usted?
No existe una función única 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. Algunas de estas funciones 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 desean salvar vidas. Es posible que no vea su impacto tan directamente como lo ven los médicos y 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 generar demasiada presión estresante. Pero para otros, podría ser la ecuación perfecta para una carrera significativa en ciencia de datos.
Hoy en día, solo un pequeño porcentaje de científicos de datos trabajan en las industrias hospitalaria y sanitaria. Pero hay mucho margen de 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 atención médica pueden ser una elección gratificante.
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