Ha szenvedélyesen szeretne segíteni az embereknek, és adattudós szeretne lenni, érdeklődhet az egészségügyi és orvostudományi adattudományi karrier iránt. Ezek a karrierutak drasztikusan változhatnak, a kórházi pénzügyi adatok kezelésétől az új diagnosztikai eszközök fejlesztéséig. Akárhogy is, az egészségügy területén végzett munka életeket menthet.
Az alábbiakban felvázoltunk néhány lehetséges szerepet, amelyet az egészségügyben dolgozó adattudósként találhat. Olvasás közben gondolja át, hogy inkább több kutatásban vagy logisztika-orientált projektekben venne részt.
Biztosítási kárelemző
Az egészségügyi szolgáltatók által feldolgozott egyik legnagyobb adatcsomag a biztosítási igények benyújtásához kapcsolódik. Ebben a fajta szerepkörben elemezheti a követelések elfogadásával és elutasításával kapcsolatos adatokat, a pénzügyi trendeket és a demográfiai biztosítási adatokat. Használhat Machine Learning modelleket a minták azonosítására és a lehetséges problémák előrejelzésére. Ez a munka lehetővé teszi az egészségügyi szervezet számára, hogy gyorsan feldolgozza a kérelmeket, megkeresse a megérdemelt pénzt, és hatékonyabban segítse a betegeket.
Kezelési tervek
Ma az orvosok sokkal többet tudnak nyomon követni pácienseik életét. Az alkalmazások és a hordható megfigyelőeszközök rengeteg adatot tesznek elérhetővé, de előfordulhat, hogy az orvosok nehezen tudják kitalálni, mit kezdjenek ezekkel az adatokkal. Adattudósként elemezheti ezeket az adatokat, hogy felismerje a tünetek mintázatait és értékelje az egészségügyi tényezőket. Ez az értékes információ segít az orvosoknak személyre szabott kezelési tervek kidolgozásában.
Orvosi képalkotás
Az orvosi képalkotás az egyik olyan terület, ahol az adatkutatók közvetlenül beavatkozhatnak a páciens jólétébe. Az orvosi kutatáson belül az adatkutatók segítenek a képalkotás pontosabbá és tisztábbá tételében. Segítenek a szkennelések diagnosztizálásában is. Amikor az orvosok képalkotást, például röntgensugarat, MRI-t és CT-vizsgálatot használnak, általában az eredmények manuális megtekintésével diagnosztizálják a problémákat. Néha azonban egy egyszerű szemrevételezés során elkerülhetők a kisebb rendellenességek. A Deep Learning technikák viszont képesek kiértékelni, hogyan nézzen ki a képalkotás, és észlelni tudják a kisebb szabálytalanságokat. Ez a súlyos egészségügyi problémák korai felismeréséhez vezethet.
Diagnosztikai modellek
Az adattudósok felelősek az orvosi képalkotáson túli diagnosztikai modellek kidolgozásáért is. A gépi tanulás és a prediktív elemzés néha gyorsabban diagnosztizálja az egészségügyi problémákat, mint az orvosok, és észleli azokat a problémákat, amelyeket az emberi szem figyelmen kívül hagyhat. A példák közé tartozik egy modell a szívritmuszavar diagnosztizálására és egy AI-modell a bőrelváltozások jó- vagy rosszindulatúként történő osztályozására. Ezeket a modelleket gyakran egyetemi kutatócsoportok dolgozzák ki. E csapatok tagjaként dolgozó adattudósok segítenek a súlyos egészségügyi problémák gyorsabb diagnosztizálásában és életek megmentésében.
Kórházi műveletek
A kórházaknak fontos működési és logisztikai részleteket kell kezelniük, amiben az adattudósok segíthetnek. Ha kórházban dolgozik, a Predictive Analytics segítségével megtervezheti a személyzetet, értékelheti a különböző időpontokban rendelkezésre álló kórházi ágyakat, vagy javíthatja a sürgősségi osztályok működését. Mindezek a munkák segítik a kórházakat abban, hogy a legtöbbet hozzák ki erőforrásaikat, és segítik a betegeket abban, hogy gyorsabban részesüljenek ellátásban.
Új gyógyszerfejlesztés
Új gyógyszerkészítmények kifejlesztése és klinikai vizsgálatokkal történő tesztelése rendkívül pénz- és időigényes. Az adattudomány segíthet ezeknek a folyamatoknak a felgyorsításában. Mark Ramsey, a GSK adatkezelési igazgatója, megjegyezte, hogy a mesterséges intelligencia és a számítógépes szimuláció használatával a gyógyszerkutatási folyamat kevesebb mint két évre csökkenthető. A fejlesztés korai szakaszában az adatkutatók nagy mennyiségű beteg metaadatot és biobankokból származó információkat használhatnak fel a genetikai mutációk jobb megértéséhez. Amint a kábítószerek a kísérleti fázisba kerülnek, az algoritmusok szimulálhatják a gyógyszerek teljesítményét, mielőtt embereken tesztelnék. Ezek az eszközök segítenek az új gyógyszerek biztonságosabbá tételében, és felgyorsítják a fejlesztési folyamatot.
Virtuális egészség
Egyre több vállalat fejleszt virtuális eszközöket az egészség javítására és nyomon követésére. Ide tartoznak a hordható eszközök és alkalmazások. A népszerű egészségügyi alkalmazások virtuális konzultációkat kínálnak orvossal vagy terapeutával, míg mások platformot hoznak létre az egyes tünetek nyomon követésére. Még mindig nagyon aktív piac van az új alkalmazások fejlesztésében és az általuk generált adatok nagyobb minták értékelésére való felhasználásában.
Az egészségügyi karrier megfelelő az Ön számára?
Az egészségügyi ágazaton belül nincs egyetlen adattudományi szerepkör. A kórházaktól a biztosítókon át a biotechnológiai vállalatokon át a gyógyszerkutatókig különböző szervezetek alkalmaznak adattudósokat. E szerepek némelyike meglehetősen nagy kihívást jelent, új modellek kidolgozása új orvosi kutatási eszközök vagy új egészségügyi megoldások létrehozása érdekében. Ez azonban nagyon kifizetődő karrier azoknak az adattudósoknak, akik életeket akarnak megmenteni. Lehet, hogy nem látja olyan közvetlenül a hatását, mint az orvosok és az ápolók, de tudni fogja, hogy hozzájárul a jobb kezelések létrehozásához és a betegek életminőségének javításához. Egyes embereknél ez a fajta hatás túl sok stresszt okozhat. De mások számára ez lehet a tökéletes egyenlet egy értelmes adattudományi karrierhez.
Manapság az adattudósoknak csak egy kis százaléka dolgozik az egészségügyi és kórházi ágazatban. De ezen a területen bőven van lehetőség a terjeszkedésre. Különösen azoknak az adattudósoknak, akik érdeklődnek az orvostudomány iránt, és közvetlenül hozzá akarnak járulni mások jólétéhez, az egészségügyi karrier kielégítő választás lehet.
