Եթե դուք կրքոտ եք մարդկանց օգնելու հարցում և ցանկանում եք դառնալ տվյալների գիտնական, ձեզ կարող է հետաքրքրել տվյալների գիտության կարիերան առողջապահության և բժշկության ոլորտում: Կարիերայի այս ուղիները կարող են կտրուկ տարբերվել՝ հիվանդանոցի ֆինանսական տվյալների կառավարումից մինչև նոր ախտորոշիչ գործիքների մշակմանն օգնելը: Ամեն դեպքում, աշխատանքը, որը դուք անում եք առողջապահության ոլորտում, օգնում է փրկել կյանքեր:
Ստորև մենք ուրվագծել ենք որոշ հնարավոր դերեր, որոնք դուք կարող եք գտնել որպես առողջապահության ոլորտում աշխատող տվյալների գիտնական: Երբ կարդում եք, մտածեք՝ կնախընտրեի՞ք ներգրավվել ավելի շատ հետազոտական, թե՞ լոգիստիկայի վրա հիմնված նախագծերում:
Ապահովագրական պահանջների վերլուծաբան
Առողջապահական ծառայություններ մատուցողների կողմից մշակվող տվյալների ամենամեծ կտորներից մեկը կապված է ապահովագրական պահանջների ներկայացման հետ: Այս տեսակի դերում դուք կարող եք վերլուծել պահանջների ընդունման և մերժման, ֆինանսական միտումների և ժողովրդագրական ապահովագրության տվյալների հետ կապված տվյալները: Դուք կարող եք օգտագործել մեքենայական ուսուցման մոդելները՝ օրինաչափությունները բացահայտելու և հնարավոր խնդիրները կանխատեսելու համար: Այս աշխատանքը առողջապահական կազմակերպությանը հնարավորություն կտա արագ մշակել պահանջները, վաստակել իրենց արժանի գումարը և ավելի արդյունավետ օգնել հիվանդներին:
Բուժման պլաններ
Այսօր բժիշկները կարող են շատ ավելին հետևել իրենց հիվանդների կյանքին: Հավելվածները և կրելի մոնիտորինգի սարքերը տոննաներով հասանելի են դարձնում տվյալներ, սակայն բժիշկների համար կարող է դժվար լինել պարզել, թե ինչ անել այդ տվյալների հետ: Որպես տվյալների գիտնական, դուք կարող եք վերլուծել այս տվյալները՝ ախտանիշների օրինաչափությունները հայտնաբերելու և առողջական գործոնները գնահատելու համար: Այս արժեքավոր տեղեկատվությունն օգնում է բժիշկներին մշակել անհատական բուժման պլաններ:
Բժշկական Պատկերում
Բժշկական պատկերացումն այն ոլորտն է, որտեղ տվյալների գիտնականները կարող են ուղղակիորեն միջամտել հիվանդի բարեկեցությանը: Բժշկական հետազոտությունների շրջանակներում տվյալների գիտնականներն օգնում են պատկերներն ավելի ճշգրիտ և պարզ դարձնել: Նրանք նաև օգնում են ախտորոշել սկանավորումները: Երբ բժիշկներն օգտագործում են պատկերազարդումներ, ինչպիսիք են ռենտգենյան ճառագայթները, MRI-ները և CT սկանավորումները, նրանք սովորաբար ախտորոշում են խնդիրները՝ ձեռքով դիտելով արդյունքները: Երբեմն, սակայն, պարզ տեսողական ստուգումը կարող է բաց թողնել աննշան անոմալիաները: Խորը ուսուցման տեխնիկան, մյուս կողմից, կարող է գնահատել, թե ինչպիսին պետք է լինի պատկերագրությունը և հայտնաբերել փոքր խախտումներ: Սա կարող է հանգեցնել առողջական լուրջ խնդիրների վաղ հայտնաբերմանը:
Ախտորոշիչ մոդելներ
Տվյալների գիտնականները պատասխանատու են ախտորոշիչ մոդելների մշակման համար, բացի բժշկական պատկերացումից: Մեքենայի ուսուցումը և կանխատեսող վերլուծությունը երբեմն կարող են ավելի արագ ախտորոշել առողջական խնդիրները, քան բժիշկները, և հայտնաբերել խնդիրներ, որոնք կարող են բաց թողնել մարդու աչքերը: Օրինակները ներառում են [սրտի առիթմիան ախտորոշելու] մոդելը (https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ecg/) և Մաշկային ախտահարումները որպես բարորակ կամ չարորակ դասակարգելու AI մոդել: Այս մոդելները հաճախ մշակվում են համալսարանական հետազոտական խմբերի կողմից: Տվյալների գիտնականները, ովքեր աշխատում են որպես այս թիմերի անդամ, օգնում են ավելի արագ ախտորոշել առողջական լուրջ խնդիրները և փրկել կյանքեր:
Հիվանդանոցային գործառնություններ
Հիվանդանոցները պետք է կառավարեն հիմնական գործառնական և նյութատեխնիկական մանրամասները, որոնցում կարող են օգնել տվյալների գիտնականները: Աշխատելով հիվանդանոցում՝ դուք կարող եք օգտագործել Predictive Analytics՝ անձնակազմի համալրումը պլանավորելու, տարբեր ժամանակներում հիվանդանոցային մահճակալների առկայությունը գնահատելու կամ շտապ օգնության սենյակի աշխատանքը բարելավելու համար: Այս ամբողջ աշխատանքը օգնում է հիվանդանոցներին առավելագույնս օգտագործել իրենց ռեսուրսները և օգնում են հիվանդներին ավելի արագ բուժօգնություն ստանալ:
Նոր դեղամիջոցների մշակում
Նոր դեղագործական դեղամիջոցների մշակումը և դրանց փորձարկումը կլինիկական փորձարկումների միջոցով չափազանց գումար և ժամանակ է պահանջում: Տվյալների գիտությունը կարող է օգնել արագացնել այս գործընթացները: Մարկ Ռեմսի, GSK-ի տվյալների գլխավոր տնօրեն, նշել է, որ արհեստական ինտելեկտի և համակարգչային սիմուլյացիայի օգտագործումը կարող է նվազեցնել դեղամիջոցի հայտնաբերման գործընթացը մինչև երկու տարուց պակաս: Զարգացման վաղ փուլերում տվյալների գիտնականները կարող են օգտագործել մեծ քանակությամբ հիվանդների մետատվյալներ և բիոբանկերից ստացված տեղեկատվություն՝ գենետիկ մուտացիաներն ավելի լավ հասկանալու համար: Հենց որ դեղերը անցնեն փորձարկման փուլ, ալգորիթմները կարող են մոդելավորել, թե ինչպես են դեղերը գործելու նախքան մարդկանց վրա փորձարկումը: Այս գործիքներն օգնում են նոր դեղամիջոցներն ավելի անվտանգ դարձնել և արագացնել զարգացման գործընթացը:
Վիրտուալ առողջություն
Ավելի ու ավելի շատ ընկերություններ են մշակում վիրտուալ գործիքներ՝ բարելավելու և վերահսկելու առողջությունը: Դրանք ներառում են կրելի սարքեր և հավելվածներ: Հանրաճանաչ առողջապահական հավելվածներն առաջարկում են վիրտուալ խորհրդատվություն բժշկի կամ թերապևտի հետ, մինչդեռ մյուսները հարթակ են ստեղծում անհատական ախտանիշներին հետևելու համար: Դեռևս շատ ակտիվ շուկա կա նոր հավելվածների մշակման և դրանց ստեղծած տվյալների օգտագործման մեջ՝ ավելի մեծ օրինաչափությունները գնահատելու համար:
Առողջապահության ոլորտում կարիերան ճիշտ է ձեզ համար:
Առողջապահության ոլորտում տվյալների գիտության որևէ դեր չկա: Կազմակերպությունները՝ սկսած հիվանդանոցներից, ապահովագրական մատակարարներից, կենսատեխնոլոգիական ընկերություններից մինչև դեղագործական հետազոտողներ, վարձում են տվյալների գիտնականների: Այս դերերից մի քանիսը բավականին բարդ կլինեն՝ մշակելով նոր մոդելներ՝ նոր բժշկական հետազոտական գործիքներ ստեղծելու կամ առողջապահական նոր լուծումներ ստեղծելու համար: Այնուամենայնիվ, սա շատ շահավետ կարիերա է տվյալների գիտնականների համար, ովքեր ցանկանում են կյանքեր փրկել: Դուք չեք կարող տեսնել ձեր ազդեցությունը այնքան անմիջականորեն, որքան բժիշկներն ու բուժքույրերը, բայց դուք կիմանաք, որ օգնում եք ավելի լավ բուժումներ ստեղծել և բարելավել հիվանդների կյանքի որակը: Որոշ մարդկանց համար նման ազդեցությունը կարող է չափազանց մեծ սթրես առաջացնել: Բայց մյուսների համար դա կարող է լինել կատարյալ հավասարում տվյալների գիտության բովանդակալից կարիերայի համար:
Այսօր տվյալների գիտնականների միայն փոքր տոկոսը աշխատում է առողջապահության և հիվանդանոցային ոլորտներում: Բայց այս ոլորտում ընդլայնվելու շատ տեղ կա: Հատկապես տվյալների գիտնականների համար, ովքեր հետաքրքրված են բժշկությամբ և ցանկանում են ուղղակիորեն նպաստել այլ մարդկանց բարօրությանը, առողջապահության ոլորտում կարիերան կարող է կատարյալ ընտրություն լինել:
Code Labs Academy-ի Data Science & AI Bootcamp-ը ձեզ տրամադրում է մեքենայական ուսուցման մոդելներ ստեղծելու, տեղակայելու և կատարելագործելու հմտություններ՝ նախապատրաստելով ձեզ մի աշխարհի, որտեղ AI-ն հեղափոխում է: արդյունաբերություններ.
