Se che apaixona axudar ás persoas e queres converterte nun científico de datos, podes estar interesado nas carreiras de ciencia de datos en saúde e medicina. Estas carreiras poden variar drasticamente, desde a xestión de datos financeiros dun hospital ata axudar a desenvolver novas ferramentas de diagnóstico. De calquera xeito, o traballo que realizas no ámbito sanitario axuda a salvar vidas.
A continuación, describimos algúns dos posibles roles que podes atopar como científico de datos que traballa na saúde. Mentres lees, considera se prefires participar en máis investigacións ou proxectos orientados á loxística.
Analista de reclamacións de seguros
Un dos maiores anacos de datos que procesan os provedores de saúde está relacionado coa presentación de reclamacións de seguro. Neste tipo de función, podes analizar datos relacionados coas aceptacións e rexeitamentos de reclamacións, as tendencias financeiras e os datos demográficos do seguro. Podes utilizar modelos de Machine Learning para identificar patróns e predecir problemas potenciais. Este traballo permitirá que a organización sanitaria procese as reclamacións rapidamente, gañe o diñeiro que se merece e axude aos pacientes de forma máis eficiente.
Plans de tratamento
Hoxe, os médicos poden controlar moito máis sobre a vida dos seus pacientes. As aplicacións e os dispositivos de vixilancia portátiles ofrecen toneladas de datos, pero pode ser difícil para os médicos descubrir que facer con eses datos. Como científico de datos, pode analizar estes datos para detectar patróns nos síntomas e avaliar factores de saúde. Esta valiosa información axuda aos médicos a desenvolver plans de tratamento individualizados.
Imaxe Médica
A imaxe médica é unha área onde os científicos de datos poden facer unha intervención directa no benestar do paciente. Dentro da investigación médica, os científicos de datos están axudando a que as imaxes sexan máis precisas e claras. Tamén están axudando a diagnosticar as exploracións. Cando os médicos usan imaxes como raios X, resonancia magnética e tomografía computarizada, normalmente diagnostican os problemas mirando manualmente os resultados. Ás veces, con todo, unha simple comprobación visual pode perder pequenas anomalías. As técnicas de Deep Learning, por outra banda, poden avaliar como deberían ser as imaxes e detectar pequenas irregularidades. Isto pode levar á detección máis precoz de problemas de saúde graves.
Modelos de diagnóstico
Os científicos de datos tamén son responsables de desenvolver modelos de diagnóstico máis aló da imaxe médica. A aprendizaxe automática e as análises preditivas ás veces poden diagnosticar problemas de saúde máis rápido que os médicos e detectar problemas que os ollos humanos poden perder. Os exemplos inclúen un modelo para diagnosticar a arritmia cardíaca e un modelo de IA para clasificar as lesións cutáneas como benignas ou malignas. .edu/people/esteva/nature/). Estes modelos adoitan ser desenvolvidos por grupos de investigación universitarios. Os científicos de datos que traballan como membros destes equipos están axudando a diagnosticar problemas de saúde graves máis rapidamente e a salvar vidas.
Operacións hospitalarias
Os hospitais teñen que xestionar os principais detalles operativos e loxísticos, cos que os científicos de datos poden axudar. Traballando nun hospital, podes usar Predictive Analytics para planificar o persoal, avaliar a dispoñibilidade de camas hospitalarias en diferentes momentos ou mellorar as operacións das salas de emerxencia. Todo este traballo axuda aos hospitais a sacar o máximo proveito dos seus recursos e axuda aos pacientes a recibir coidados máis rápido.
Desenvolvemento de novos medicamentos
Desenvolver novos fármacos farmacéuticos e probalos mediante ensaios clínicos require moito tempo e diñeiro. Data Science pode axudar a acelerar estes procesos. Mark Ramsey, director de datos de GSK, observou que o uso da IA e a simulación por ordenador pode reducir o proceso de descubrimento de fármacos a menos de dous anos. Nas primeiras fases do desenvolvemento, os científicos de datos poden usar grandes cantidades de metadatos de pacientes e información dos biobancos para comprender mellor as mutacións xenéticas. Unha vez que os fármacos pasan á fase de proba, os algoritmos poden simular como funcionarán os fármacos antes de probalos en humanos. Estas ferramentas axudan a que os novos fármacos sexan máis seguros e a acelerar o proceso de desenvolvemento.
Saúde Virtual
Cada vez son máis as empresas que desenvolven ferramentas virtuais para mellorar e controlar a saúde. Estes inclúen dispositivos portátiles e aplicacións. As aplicacións sanitarias populares ofrecen consultas virtuais cun médico ou terapeuta, mentres que outras crean unha plataforma para rastrexar os síntomas individuais. Aínda hai un mercado moi activo no desenvolvemento de novas aplicacións e no uso dos datos que xeran para avaliar patróns máis grandes.
Unha carreira na saúde é adecuada para ti?
Non existe un rol único de ciencia de datos no sector da saúde. Organizacións que van desde hospitais, provedores de seguros, empresas de biotecnoloxía e investigadores farmacéuticos están a contratar científicos de datos. Algúns destes roles serán bastante desafiantes, desenvolvendo novos modelos para crear novas ferramentas de investigación médica ou crear novas solucións sanitarias. Non obstante, esta é unha carreira moi gratificante para os científicos de datos que queren salvar vidas. Quizais non vexa o seu impacto tan directamente como o fan os médicos e as enfermeiras, pero saberá que está a axudar a crear mellores tratamentos e mellorar a calidade de vida dos pacientes. Para algunhas persoas, este tipo de impacto pode crear demasiada presión estresante. Pero para outros, pode ser a ecuación perfecta para unha carreira significativa en Data Science.
Hoxe, só unha pequena porcentaxe dos científicos de datos traballan nas industrias sanitarias e hospitalarias. Pero hai moito espazo para a expansión neste campo. Especialmente para os científicos de datos que están interesados na medicina e queren contribuír directamente ao benestar doutras persoas, as carreiras na saúde poden ser unha opción satisfactoria.
