Si vous êtes passionné par l'aide aux personnes et que vous souhaitez devenir un scientifique des données, vous pourriez être intéressé par les carrières en science des données dans les domaines de la santé et de la médecine. Ces carrières peuvent varier considérablement, allant de la gestion des données financières pour un hôpital à l'aide au développement de nouveaux outils de diagnostic. Quoi qu'il en soit, le travail que vous effectuez dans le domaine de la santé contribue à sauver des vies.
Nous vous présentons ci-dessous quelques-unes des fonctions que vous pourriez occuper en tant que data scientist dans le secteur de la santé. Au fil de votre lecture, demandez-vous si vous préférez participer à des projets plus axés sur la recherche ou sur la logistique.
Analyste des sinistres
L'un des plus gros volumes de données que les prestataires de soins de santé traitent est lié à l'établissement des demandes d'indemnisation. Dans ce type de rôle, vous pourriez analyser les données relatives aux acceptations et aux rejets de demandes d'indemnisation, aux tendances financières et aux données démographiques relatives à l'assurance. Vous pourriez utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et prédire des problèmes potentiels. Ce travail permettra à l'organisme de soins de santé de traiter les demandes rapidement, de gagner l'argent qu'ils méritent et d'aider les patients plus efficacement.
Plans de traitement
Aujourd'hui, les médecins peuvent surveiller beaucoup plus de choses sur la vie de leurs patients. Les applications et les dispositifs de surveillance portables mettent à disposition des tonnes de données, mais les médecins peuvent avoir du mal à savoir quoi faire de ces données. En tant que data scientist, vous pouvez analyser ces données pour détecter des schémas dans les symptômes et évaluer les facteurs de santé. Ces informations précieuses aident les médecins à élaborer des plans de traitement personnalisés.
Imagerie médicale
L'imagerie médicale est un domaine où les scientifiques des données peuvent intervenir directement dans le bien-être d'un patient. Dans le cadre de la recherche médicale, les scientifiques des données contribuent à rendre l'imagerie plus précise et plus claire. Ils aident également à diagnostiquer les scanners. Lorsque les médecins utilisent des techniques d'imagerie telles que les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes, ils diagnostiquent généralement les problèmes en examinant manuellement les résultats. Or, il arrive qu'un simple contrôle visuel ne permette pas de déceler des anomalies mineures. Les techniques d'apprentissage profond, en revanche, peuvent évaluer ce à quoi l'imagerie devrait ressembler et détecter de petites irrégularités. Cela peut permettre de détecter plus tôt des problèmes de santé graves.
Modèles de diagnostic
Les scientifiques des données sont chargés de développer des modèles de diagnostic au-delà de l'imagerie médicale. L'apprentissage automatique et l'analyse prédictive permettent parfois de diagnostiquer des problèmes de santé plus rapidement que les médecins et de détecter des problèmes que l'œil humain pourrait manquer. Parmi les exemples, citons un modèle de diagnostic des arythmies cardiaques et un modèle d'IA permettant de classer les lésions cutanées comme bénignes ou malignes. Ces modèles sont souvent développés par des groupes de recherche universitaires. Les scientifiques des données qui travaillent au sein de ces équipes contribuent à diagnostiquer plus rapidement des problèmes de santé graves et à sauver des vies.
Fonctionnement de l'hôpital
Les hôpitaux doivent gérer d'importants détails opérationnels et logistiques, ce à quoi les scientifiques des données peuvent contribuer. En travaillant pour un hôpital, vous pourriez utiliser l'analyse prédictive pour planifier la dotation en personnel, évaluer la disponibilité des lits d'hôpitaux à différents moments ou améliorer les opérations des salles d'urgence. Tout ce travail aide les hôpitaux à tirer le meilleur parti de leurs ressources et permet aux patients de recevoir des soins plus rapidement.
Développement de nouveaux médicaments
La mise au point de nouveaux médicaments et leur expérimentation par le biais d'essais cliniques sont extrêmement coûteuses en temps et en argent. La science des données peut contribuer à accélérer ces processus. Mark Ramsey, Chief Data Officer chez GSK, a noté que l'utilisation de l'IA et de la simulation informatique peut réduire le processus de découverte de médicaments à moins de deux ans. Aux premiers stades du développement, les scientifiques des données peuvent utiliser de grandes quantités de métadonnées de patients, ainsi que des informations provenant de biobanques pour mieux comprendre les mutations génétiques. Lorsque les médicaments passent à la phase d'essai, les algorithmes peuvent simuler leur comportement avant de les tester sur des sujets humains. Ces outils contribuent à rendre les nouveaux médicaments plus sûrs et à accélérer le processus de développement.
Santé virtuelle
De plus en plus d'entreprises développent des outils virtuels pour améliorer et surveiller la santé. Il s'agit notamment de dispositifs portables et d'applications. Les applications de santé les plus populaires proposent des consultations virtuelles avec un médecin ou un thérapeute, tandis que d'autres créent une plateforme de suivi des symptômes individuels. Le développement de nouvelles applications et l'utilisation des données qu'elles génèrent pour évaluer des modèles plus larges constituent un marché encore très actif.
Une carrière dans les soins de santé vous convient-elle ?
Il n'existe pas de rôle unique en matière de science des données dans le secteur de la santé. Des organisations allant des hôpitaux aux compagnies d'assurance, en passant par les sociétés de biotechnologie et les chercheurs pharmaceutiques, recrutent des data scientists. Certaines de ces fonctions seront très exigeantes, car elles consisteront à développer de nouveaux modèles pour créer de nouveaux outils de recherche médicale ou de nouvelles solutions en matière de soins de santé. Il s'agit toutefois d'une carrière très gratifiante pour les scientifiques des données qui veulent sauver des vies. Vous ne verrez peut-être pas votre impact aussi directement que les médecins et les infirmières, mais vous saurez que vous contribuez à créer de meilleurs traitements et à améliorer la qualité de vie des patients. Pour certaines personnes, ce type d'impact peut créer une pression trop importante. Mais pour d'autres, c'est peut-être l'équation parfaite pour une carrière significative en science des données.
Aujourd'hui, seul un petit pourcentage de scientifiques des données travaille dans le secteur des soins de santé et des hôpitaux. Mais il y a beaucoup de place pour l'expansion dans ce domaine. Pour les data scientists qui s'intéressent à la médecine et souhaitent contribuer directement au bien-être d'autrui, les carrières dans le secteur de la santé peuvent être un choix enrichissant.
