Jendeari laguntzea gogotsu bazara eta datu-zientzialari bihurtu nahi baduzu, baliteke osasun- eta medikuntzako datu-zientzietako karrerak interesatzea. Lanbide-ibilbide hauek izugarri alda daitezke, ospitale bateko finantza-datuak kudeatzen hasi eta diagnostiko tresna berriak garatzen laguntzera. Nolanahi ere, osasun arloan egiten duzun lanak bizitzak salbatzen laguntzen du.
Jarraian, osasungintzan lan egiten duen datu-zientzialari gisa aurki ditzakezun eginkizun posible batzuk zehaztu ditugu. Irakurtzen duzun bitartean, kontuan hartu nahiago duzun ikerketa gehiagotan edo logistikara bideratutako proiektuetan parte hartu.
Aseguruen Erreklamazioen Analista
Osasun-hornitzaileek prozesatzen duten datu-zati handienetako bat aseguru-erreklamazioak aurkeztearekin lotuta dago. Mota honetako eginkizunetan, erreklamazioen onarpen eta ezespenekin, finantza-joerekin eta aseguru demografikoekin lotutako datuak azter ditzakezu. Baliteke Machine Learning ereduak erabiltzea ereduak identifikatzeko eta balizko arazoak aurreikusteko. Lan horri esker, osasun-erakundeak erreklamazioak azkar prozesatu, merezi duen dirua irabaztea eta pazienteei modu eraginkorragoan lagunduko die.
Tratamendu-planak
Gaur egun, medikuek pazienteen bizitzari buruz askoz gehiago kontrola dezakete. Aplikazioek eta monitorizazio gailu eramangarriek datu asko eskaintzen dituzte, baina baliteke medikuei datu horiekin zer egin behar duten jakitea zaila izan daitekeela. Datu-zientzialari gisa, datu horiek azter ditzakezu sintometan ereduak detektatzeko eta osasun-faktoreak ebaluatzeko. Informazio baliotsu honek medikuei tratamendu plan pertsonalizatuak garatzen laguntzen die.
Irudi Medikoa
Irudi medikoa datu-zientzialariek pazientearen ongizatean esku-hartze zuzena egin dezaketen eremu bat da. Ikerketa medikoaren barruan, datu-zientzialariek irudiak zehatzagoak eta argiagoak izaten laguntzen ari dira. Migraketak diagnostikatzen ere laguntzen ari dira. Medikuek X izpiak, MRIak eta CT azterketak bezalako irudiak erabiltzen dituztenean, normalean arazoak diagnostikatzen dituzte emaitzak eskuz begiratuz. Batzuetan, ordea, ikusmen-kontrol sinple batek anomalia txikiak galdu ditzake. Deep Learning teknikek, berriz, irudiak nolakoa izan behar duten ebaluatu eta irregulartasun txikiak hauteman ditzakete. Horrek osasun-arazo larriak lehenago antzematea ekar dezake.
Diagnostiko ereduak
Datu-zientzialariek irudi medikoetatik haratago diagnostiko ereduak garatzeaz arduratzen dira. Machine Learning eta Predictive Analytics batzuetan medikuek baino azkarrago diagnostikatu ditzakete osasun arazoak, eta giza begiek galdu ditzaketen arazoak hautematen dituzte. Adibideen artean daude bihotzeko arritmia diagnostikatzeko eta larruazaleko lesioak onberak edo gaiztoak gisa sailkatzeko AI eredua. .edu/jende/esteva/natura/). Eredu hauek unibertsitatean oinarritutako ikerketa taldeek garatzen ari dira askotan. Talde horietako kide gisa lan egiten duten datu-zientzilariak osasun arazo larriak azkarrago diagnostikatzen eta bizitzak salbatzen laguntzen ari dira.
Ospitaleko Eragiketak
Ospitaleek xehetasun operatibo eta logistiko nagusiak kudeatu behar dituzte, datu-zientzialariek lagundu dezaketenak. Ospitale batean lanean, Predictive Analytics erabil dezakezu langileak planifikatzeko, ospitaleko oheen erabilgarritasuna une desberdinetan ebaluatzeko edo larrialdietako funtzionamendua hobetzeko. Lan horrek guztiak ospitaleei baliabideak aprobetxatzen laguntzen die, eta pazienteei arreta azkarrago jasotzen laguntzen die.
Droga Berrien Garapena
Botika farmazeutiko berriak garatzea eta proba klinikoen bidez probatzea oso dirua eta denbora intentsiboa da. Data Science prozesu hauek bizkortzen lagun dezake. Mark Ramsey, GSKko datuen arduradun nagusia, adierazi zuen AI eta ordenagailu bidezko simulazioa erabiliz sendagaien aurkikuntza prozesua bi urte baino gutxiagora murriztu daitekeela. Garapenaren hasierako faseetan, datu-zientzialariek pazienteen metadatu kopuru handiak eta biobankuetako informazioa erabil ditzakete mutazio genetikoak hobeto ulertzeko. Drogak proba-fasera igarotzen direnean, algoritmoek drogak nola funtzionatuko duten simulatu dezakete giza subjektuetan probatu aurretik. Tresna hauek sendagai berriak seguruagoak izaten laguntzen dute, eta garapen prozesua bizkortzen dute.
Osasun Birtuala
Gero eta enpresa gehiago ari dira tresna birtualak garatzen osasuna hobetzeko eta kontrolatzeko. Horien artean, eramangarriak diren gailuak eta aplikazioak daude. Osasun-aplikazio ezagunek mediku edo terapeutarekin kontsulta birtualak eskaintzen dituzte, eta beste batzuek, berriz, banakako sintomak jarraitzeko plataforma bat sortzen dute. Oraindik merkatu oso aktiboa dago aplikazio berriak garatzeko, eta sortzen dituzten datuak eredu handiagoak ebaluatzeko erabiltzean.
Osasungintzako karrera egokia al da zuretzat?
Ez dago Datu Zientzien eginkizun bakarra osasun-industrian. Ospitaleetatik, aseguru hornitzaileetara, bioteknologiko enpresetara eta farmazia ikertzaileetaraino, datu-zientzilariak kontratatzen ari dira. Rol horietako batzuk nahiko erronka izango dira, eredu berriak garatuz ikerketa medikoko tresna berriak sortzeko edo osasun-arloko irtenbide berriak sortzeko. Oso karrera aberasgarria da, ordea, bizitzak salbatu nahi dituzten datu-zientzialarientzat. Agian ez duzu zure eragina medikuek eta erizainek bezain zuzenean ikusiko, baina jakingo duzu tratamendu hobeak sortzen eta pazienteen bizi-kalitatea hobetzen laguntzen ari zarela. Pertsona batzuentzat, eragin mota honek presio estresagarriegia sor dezake. Baina beste batzuentzat, ekuazio ezin hobea izan daiteke Datu Zientzietako karrera esanguratsu baterako.
Gaur egun, datuen zientzialarien ehuneko txiki batek bakarrik osasun- eta ospitale-industrien lan egiten du. Baina eremu honetan zabaltzeko tarte handia dago. Batez ere, medikuntzan interesa duten datu-zientzientzat eta beste pertsonen ongizatean zuzenean lagundu nahi dutenentzat, osasungintzako karrerak aukera egokia izan daiteke.
