Kung masigasig kang tumulong sa mga tao, at gustong maging isang data scientist, maaaring interesado ka sa mga karera sa data science sa pangangalagang pangkalusugan at medisina. Ang mga landas sa karera na ito ay maaaring mag-iba nang malaki, mula sa pamamahala ng data sa pananalapi para sa isang ospital, hanggang sa pagtulong sa pagbuo ng mga bagong diagnostic tool. Sa alinmang paraan, ang gawaing ginagawa mo sa larangan ng pangangalagang pangkalusugan ay nakakatulong upang makapagligtas ng mga buhay.
Sa ibaba, binalangkas namin ang ilan sa mga posibleng tungkulin na maaari mong makita bilang isang data scientist na nagtatrabaho sa pangangalagang pangkalusugan. Habang nagbabasa ka, isaalang-alang kung mas gugustuhin mong sumali sa mas maraming pananaliksik, o mga proyektong nakatuon sa logistik.
Insurance Claims Analyst
Isa sa pinakamalaking bahagi ng data na pinoproseso ng mga healthcare provider ay nauugnay sa paghahain ng mga claim sa insurance. Sa ganitong uri ng tungkulin, maaari mong suriin ang data na nauugnay sa mga pagtanggap at pagtanggi sa mga claim, mga trend sa pananalapi, at data ng demograpikong insurance. Maaari kang gumamit ng mga modelo ng Machine Learning upang matukoy ang mga pattern, at mahulaan ang mga potensyal na problema. Ang gawaing ito ay magbibigay-daan sa organisasyon ng pangangalagang pangkalusugan na mabilis na maproseso ang mga claim, kumita ng pera na nararapat sa kanila, at matulungan ang mga pasyente nang mas mahusay.
Mga Plano sa Paggamot
Ngayon, mas masusubaybayan ng mga doktor ang buhay ng kanilang mga pasyente. Ang mga app at wearable monitoring device ay gumagawa ng napakaraming data na available, ngunit maaaring mahirap para sa mga doktor na malaman kung ano ang gagawin sa data na iyon. Bilang isang data scientist, maaari mong suriin ang data na ito upang makita ang mga pattern sa mga sintomas at suriin ang mga salik sa kalusugan. Ang mahalagang impormasyong ito ay tumutulong sa mga doktor na bumuo ng mga indibidwal na plano sa paggamot.
Medikal na Imaging
Ang medikal na imaging ay isang lugar kung saan ang mga data scientist ay maaaring gumawa ng direktang interbensyon sa kapakanan ng isang pasyente. Sa loob ng medikal na pananaliksik, tinutulungan ng mga data scientist na gawing mas tumpak at malinaw ang imaging. Tumutulong din sila sa pag-diagnose ng mga pag-scan. Kapag gumagamit ang mga doktor ng imaging gaya ng mga X-ray, MRI, at CT scan, karaniwang sinusuri nila ang mga problema sa pamamagitan ng mano-manong pagtingin sa mga resulta. Minsan, gayunpaman, ang isang simpleng visual na pagsusuri ay maaaring makaligtaan ng mga maliliit na anomalya. Ang mga diskarte sa Deep Learning, sa kabilang banda, ay maaaring suriin kung ano ang magiging hitsura ng imaging at makakita ng maliliit na iregularidad. Ito ay maaaring humantong sa mas maagang pagtuklas ng mga seryosong isyu sa kalusugan.
Mga Modelong Diagnostic
Ang mga data scientist ay responsable para sa pagbuo ng mga diagnostic na modelo na higit pa sa medikal na imaging. Ang Machine Learning at Predictive Analytics kung minsan ay maaaring mag-diagnose ng mga isyu sa kalusugan nang mas mabilis kaysa sa mga doktor, at matukoy ang mga isyu na maaaring makaligtaan ng mga mata ng tao. Kasama sa mga halimbawa ang isang modelo para mag-diagnose ng heart arrhythmia, at isang modelo ng AI para sa pag-uuri ng mga sugat sa balat bilang benign o malignant. Ang mga modelong ito ay kadalasang ginagawa ng mga pangkat ng pananaliksik na nakabase sa unibersidad. Ang mga data scientist na nagtatrabaho bilang miyembro ng mga team na ito ay tumutulong na mas mabilis na masuri ang mga seryosong isyu sa kalusugan, at makapagligtas ng mga buhay.
Mga Operasyon ng Ospital
Kailangang pamahalaan ng mga ospital ang mga pangunahing detalye ng pagpapatakbo at logistik, kung saan matutulungan ng mga data scientist. Nagtatrabaho para sa isang ospital, maaari mong gamitin ang Predictive Analytics upang magplano ng staffing, suriin ang pagkakaroon ng mga kama sa ospital sa iba't ibang oras, o pagbutihin ang mga pagpapatakbo ng emergency room. Ang lahat ng gawaing ito ay tumutulong sa mga ospital na sulitin ang kanilang mga mapagkukunan, at tumutulong sa mga pasyente na makatanggap ng pangangalaga nang mas mabilis.
Bagong Pag-unlad ng Gamot
Ang pagbuo ng mga bagong pharmaceutical na gamot, at ang pagsubok sa mga ito sa pamamagitan ng mga klinikal na pagsubok ay sobrang pera at oras. Makakatulong ang Data Science para mapabilis ang mga prosesong ito. Mark Ramsey, Chief Data Officer sa GSK, nabanggit na ang paggamit ng AI at computer simulation ay maaaring mabawasan ang proseso ng pagtuklas ng gamot sa mas mababa sa dalawang taon. Sa mga unang yugto ng pag-unlad, maaaring gumamit ang mga data scientist ng malalaking halaga ng metadata ng pasyente, at impormasyon mula sa mga biobank upang mas maunawaan ang genetic mutations. Sa sandaling lumipat ang mga gamot sa yugto ng pagsubok, maaaring gayahin ng mga algorithm kung paano gaganap ang mga gamot bago ang pagsubok sa mga paksa ng tao. Nakakatulong ang mga tool na ito na gawing mas ligtas ang mga bagong gamot, at mapabilis ang proseso ng pagbuo.
Virtual na Kalusugan
Parami nang parami ang mga kumpanya na bumubuo ng mga virtual na tool upang mapabuti at masubaybayan ang kalusugan. Kabilang dito ang mga naisusuot na device, at app. Ang mga sikat na healthcare app ay nag-aalok ng mga virtual na konsultasyon sa isang doktor o therapist, habang ang iba ay gumagawa ng isang platform para sa pagsubaybay sa mga indibidwal na sintomas. Mayroon pa ring napaka-aktibong merkado sa pagbuo ng mga bagong app, at sa paggamit ng data na nabuo nila upang suriin ang mas malalaking pattern.
Tama ba sa iyo ang karera sa pangangalagang pangkalusugan?
Walang solong tungkulin sa Data Science sa loob ng industriya ng pangangalagang pangkalusugan. Ang mga organisasyon mula sa mga ospital, hanggang sa mga tagapagbigay ng insurance, hanggang sa mga biotech na kumpanya, hanggang sa mga mananaliksik sa parmasyutiko ay kumukuha ng mga data scientist. Ang ilan sa mga tungkuling ito ay magiging napakahirap, pagbuo ng mga bagong modelo upang lumikha ng mga bagong tool sa pananaliksik na medikal, o lumikha ng mga bagong solusyon sa pangangalagang pangkalusugan. Ito ay isang napakagandang karera, gayunpaman, para sa mga data scientist na gustong magligtas ng mga buhay. Maaaring hindi mo makita ang iyong epekto nang direkta gaya ng nakikita ng mga doktor at nars, ngunit malalaman mo na nakakatulong ka sa paggawa ng mas mahuhusay na paggamot, at pagbutihin ang kalidad ng buhay ng mga pasyente. Para sa ilang mga tao, ang ganitong uri ng epekto ay maaaring lumikha ng labis na nakababahalang presyon. Ngunit para sa iba, maaaring ito ang perpektong equation para sa isang makabuluhang karera sa Data Science.
Ngayon, maliit na porsyento lamang ng mga data scientist ay nagtatrabaho sa industriya ng pangangalaga sa kalusugan at ospital. Ngunit mayroong maraming puwang para sa pagpapalawak sa larangang ito. Lalo na para sa mga data scientist na interesado sa medisina, at gustong direktang mag-ambag sa kapakanan ng ibang tao, ang mga karera sa pangangalagang pangkalusugan ay maaaring isang kasiya-siyang pagpipilian.
