Jos olet intohimoinen ihmisten auttamiseen ja haluat tulla datatieteilijäksi, saatat olla kiinnostunut tietotieteen urasta terveydenhuollon ja lääketieteen alalla. Nämä urapolut voivat vaihdella dramaattisesti sairaalan taloustietojen hallinnasta uusien diagnostisten työkalujen kehittämiseen. Joka tapauksessa terveydenhuollon alalla tekemäsi työ auttaa pelastamaan ihmishenkiä.
Alla olemme hahmotellut joitakin mahdollisia rooleja, joita saatat löytää terveydenhuollon tietotutkijana. Mieti lukiessasi, olisitko mieluummin mukana enemmän tutkimuksessa vai logistiikkapainotteisissa projekteissa.
Vakuutuskorvausanalyytikko
Yksi suurimmista terveydenhuollon tarjoajien käsittelemistä tietopaloista liittyy vakuutuskorvausten jättämiseen. Tällaisessa roolissa voit analysoida korvausten hyväksymiseen ja hylkäämiseen liittyviä tietoja, taloudellisia kehityssuuntia ja demografisia vakuutustietoja. Voit käyttää koneoppimismalleja mallien tunnistamiseen ja mahdollisten ongelmien ennustamiseen. Tämän työn ansiosta terveydenhuollon organisaatio voi käsitellä hakemukset nopeasti, ansaita ansaitsemansa rahat ja auttaa potilaita tehokkaammin.
Hoitosuunnitelmat
Nykyään lääkärit voivat seurata paljon enemmän potilaiden elämää. Sovellukset ja puettavat valvontalaitteet antavat käyttöön paljon tietoa, mutta lääkäreiden voi olla vaikeaa selvittää, mitä niille tiedoille tehdään. Datatieteilijänä voit analysoida näitä tietoja oireiden havaitsemiseksi ja terveystekijöiden arvioimiseksi. Tämä arvokas tieto auttaa lääkäreitä laatimaan yksilöllisiä hoitosuunnitelmia.
Lääketieteellinen kuvantaminen
Lääketieteellinen kuvantaminen on alue, jolla datatieteilijät voivat vaikuttaa suoraan potilaan hyvinvointiin. Lääketieteellisessä tutkimuksessa datatutkijat auttavat tekemään kuvantamisesta tarkempaa ja selkeämpää. He auttavat myös skannausten diagnosoinnissa. Kun lääkärit käyttävät kuvantamista, kuten röntgensäteitä, MRI-kuvia ja CT-skannauksia, he yleensä diagnosoivat ongelmat manuaalisesti tarkastelemalla tuloksia. Joskus yksinkertaisessa silmämääräisessä tarkastuksessa voidaan kuitenkin jättää huomiotta pieniä poikkeamia. Deep Learning -tekniikat puolestaan voivat arvioida, miltä kuvantamisen tulisi näyttää, ja havaita pieniä epäsäännöllisyyksiä. Tämä voi johtaa vakavien terveysongelmien varhaiseen havaitsemiseen.
Diagnostiset mallit
Datatieteilijät ovat vastuussa diagnostisten mallien kehittämisestä myös lääketieteellisen kuvantamisen lisäksi. Koneoppiminen ja ennakoiva analytiikka voivat joskus diagnosoida terveysongelmia nopeammin kuin lääkärit ja havaita ongelmia, jotka ihmissilmä saattaa jättää huomiotta. Esimerkkejä ovat malli sydämen rytmihäiriön diagnosoimiseksi ja AI-malli ihovaurioiden luokittelemiseksi joko hyvän- tai pahanlaatuisiksi. Näitä malleja kehittävät usein yliopistopohjaiset tutkimusryhmät. Näiden ryhmien jäseninä työskentelevät datatieteilijät auttavat diagnosoimaan vakavia terveysongelmia nopeammin ja pelastamaan ihmishenkiä.
Sairaalan toiminta
Sairaaloiden on hallittava suuria operatiivisia ja logistisia yksityiskohtia, joissa datatutkijat voivat auttaa. Kun työskentelet sairaalassa, voit käyttää Predictive Analyticsia henkilöstön suunnitteluun, sairaalasänkyjen saatavuuden arvioimiseen eri aikoina tai päivystystoiminnan parantamiseen. Kaikki tämä työ auttaa sairaaloita hyödyntämään resurssejaan parhaalla mahdollisella tavalla ja auttaa potilaita saamaan hoitoa nopeammin.
Uusi lääkekehitys
Uusien farmaseuttisten lääkkeiden kehittäminen ja testaus kliinisillä kokeilla on erittäin rahaa ja aikaa vievää. Tietotiede voi auttaa nopeuttamaan näitä prosesseja. Mark Ramsey, Chief Data Officer, GSK, totesi, että tekoälyn ja tietokonesimuloinnin käyttö voi lyhentää lääkkeiden löytämisprosessin alle kahteen vuoteen. Kehityksen alkuvaiheessa datatutkijat voivat käyttää suuria määriä potilaiden metadataa ja biopankkien tietoja ymmärtääkseen paremmin geneettisiä mutaatioita. Kun lääkkeet siirtyvät koevaiheeseen, algoritmit voivat simuloida lääkkeiden suorituskykyä ennen kuin testataan ihmisillä. Nämä työkalut auttavat tekemään uusista lääkkeistä turvallisempia ja nopeuttavat kehitysprosessia.
Virtual Health
Yhä useammat yritykset kehittävät virtuaalisia työkaluja terveyden parantamiseen ja seurantaan. Näitä ovat puettavat laitteet ja sovellukset. Suositut terveydenhuollon sovellukset tarjoavat virtuaalisia konsultaatioita lääkärin tai terapeutin kanssa, kun taas toiset luovat alustan yksittäisten oireiden seuraamiseen. Markkinat ovat edelleen erittäin aktiiviset uusien sovellusten kehittämisessä ja niiden tuottaman tiedon käyttämisessä suurempien mallien arvioinnissa.
Onko terveydenhuollon ura oikea sinulle?
Terveydenhuoltoalalla ei ole yhtä datatieteen roolia. Organisaatiot sairaaloista vakuutusyhtiöihin, bioteknologiayrityksiin ja lääketutkijoihin palkkaavat datatieteilijöitä. Jotkut näistä rooleista ovat varsin haastavia, ja niissä kehitetään uusia malleja uusien lääketieteellisen tutkimuksen työkalujen luomiseksi tai uusien terveydenhuoltoratkaisujen luomiseksi. Tämä on kuitenkin erittäin palkitseva ura datatieteilijöille, jotka haluavat pelastaa ihmishenkiä. Et ehkä näe vaikutustasi yhtä suoraan kuin lääkärit ja sairaanhoitajat, mutta tiedät, että autat luomaan parempia hoitoja ja parantamaan potilaiden elämänlaatua. Joillekin ihmisille tällainen vaikutus saattaa aiheuttaa liikaa stressaavaa painetta. Mutta muille se saattaa olla täydellinen yhtälö mielekkäälle datatieteen uralle.
Nykyään vain pieni osa datatieteilijöistä työskentelee terveydenhuolto- ja sairaalateollisuudessa. Mutta tällä alalla on paljon tilaa laajentumiselle. Erityisesti lääketieteestä kiinnostuneille datatieteilijöille, jotka haluavat vaikuttaa suoraan muiden ihmisten hyvinvointiin, ura terveydenhuollossa voi olla tyydyttävä valinta.
