Jika Anda bersemangat membantu orang lain, dan ingin menjadi ilmuwan data, Anda mungkin tertarik dengan karier ilmu data di bidang kesehatan dan kedokteran. Jalur karier ini bisa sangat bervariasi, mulai dari mengelola data keuangan rumah sakit, hingga membantu mengembangkan alat diagnostik baru. Apa pun yang terjadi, pekerjaan yang Anda lakukan di bidang kesehatan membantu menyelamatkan nyawa.
Di bawah ini, kami telah menguraikan beberapa kemungkinan peran yang mungkin Anda temukan sebagai data scientist yang bekerja di bidang kesehatan. Saat Anda membaca, pertimbangkan apakah Anda lebih suka terlibat dalam lebih banyak penelitian, atau proyek berorientasi logistik.
Analis Klaim Asuransi
Salah satu bagian terbesar data yang diproses oleh penyedia layanan kesehatan terkait dengan pengajuan klaim asuransi. Dalam peran seperti ini, Anda mungkin menganalisis data terkait penerimaan dan penolakan klaim, tren keuangan, dan data asuransi demografis. Anda mungkin menggunakan model Machine Learning untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi potensi masalah. Pekerjaan ini akan memungkinkan organisasi layanan kesehatan memproses klaim dengan cepat, mendapatkan uang yang layak, dan membantu pasien dengan lebih efisien.
Rencana Perawatan
Saat ini, dokter dapat memantau lebih banyak hal tentang kehidupan pasiennya. Aplikasi dan perangkat pemantauan yang dapat dipakai menyediakan banyak sekali data, namun mungkin sulit bagi dokter untuk mengetahui apa yang harus dilakukan dengan data tersebut. Sebagai data scientist, Anda dapat menganalisis data ini untuk mendeteksi pola gejala dan mengevaluasi faktor kesehatan. Informasi berharga ini membantu dokter mengembangkan rencana pengobatan individual.
Pencitraan Medis
Pencitraan medis adalah salah satu area di mana data scientist dapat melakukan intervensi langsung terhadap kesejahteraan pasien. Dalam penelitian medis, data scientist membantu membuat pencitraan menjadi lebih akurat dan jelas. Mereka juga membantu mendiagnosis pemindaian. Saat dokter menggunakan pencitraan seperti sinar-X, MRI, dan CT scan, mereka biasanya mendiagnosis masalah dengan melihat hasilnya secara manual. Namun terkadang, pemeriksaan visual sederhana dapat mendeteksi anomali kecil. Teknik Pembelajaran Mendalam, di sisi lain, dapat mengevaluasi seperti apa seharusnya tampilan gambar dan mendeteksi penyimpangan kecil. Hal ini dapat mengarah pada deteksi dini masalah kesehatan yang serius.
Model Diagnostik
Ilmuwan data juga bertanggung jawab untuk mengembangkan model diagnostik di luar pencitraan medis. Pembelajaran Mesin dan Analisis Prediktif terkadang dapat mendiagnosis masalah kesehatan lebih cepat dibandingkan dokter, dan mendeteksi masalah yang mungkin luput dari perhatian manusia. Contohnya termasuk model untuk mendiagnosis aritmia jantung, dan model AI untuk mengklasifikasikan lesi kulit sebagai jinak atau ganas. Model-model ini sering kali dikembangkan oleh kelompok penelitian yang berbasis di universitas. Ilmuwan data yang bekerja sebagai anggota tim ini membantu mendiagnosis masalah kesehatan serius dengan lebih cepat dan menyelamatkan nyawa.
Operasional Rumah Sakit
Rumah sakit harus mengelola rincian operasional dan logistik utama, yang dapat dibantu oleh para ilmuwan data. Saat bekerja di rumah sakit, Anda dapat menggunakan Analisis Prediktif untuk merencanakan penempatan staf, mengevaluasi ketersediaan tempat tidur rumah sakit pada waktu yang berbeda, atau meningkatkan operasional ruang gawat darurat. Semua pekerjaan ini membantu rumah sakit memaksimalkan sumber dayanya, dan membantu pasien menerima perawatan lebih cepat.
Pengembangan Obat Baru
Mengembangkan obat-obatan farmasi baru, dan mengujinya melalui uji klinis membutuhkan biaya dan waktu yang sangat besar. Ilmu Data dapat membantu mempercepat proses ini. Mark Ramsey, Chief Data Officer di GSK, mencatat bahwa penggunaan AI dan simulasi komputer dapat mengurangi proses penemuan obat menjadi kurang dari dua tahun. Pada tahap awal pengembangan, data scientist dapat menggunakan metadata pasien dalam jumlah besar, dan informasi dari biobank untuk lebih memahami mutasi genetik. Setelah obat memasuki tahap uji coba, algoritme dapat menyimulasikan kinerja obat sebelum diuji pada subjek manusia. Alat-alat ini membantu membuat obat baru lebih aman dan mempercepat proses pengembangan.
Kesehatan Maya
Semakin banyak perusahaan yang mengembangkan alat virtual untuk meningkatkan dan memantau kesehatan. Ini termasuk perangkat wearable dan aplikasi. Aplikasi perawatan kesehatan populer menawarkan konsultasi virtual dengan dokter atau terapis, sementara aplikasi lain menciptakan platform untuk melacak gejala individu. Masih terdapat pasar yang sangat aktif dalam mengembangkan aplikasi baru, dan dalam menggunakan data yang dihasilkan untuk mengevaluasi pola yang lebih besar.
Apakah karier di bidang kesehatan tepat untuk Anda?
Tidak ada satu pun peran Ilmu Data dalam industri kesehatan. Organisasi mulai dari rumah sakit, penyedia asuransi, perusahaan bioteknologi, hingga peneliti farmasi merekrut ilmuwan data. Beberapa dari peran ini akan cukup menantang, yaitu mengembangkan model baru untuk menciptakan alat penelitian medis baru, atau menciptakan solusi layanan kesehatan baru. Namun, ini adalah karier yang sangat bermanfaat bagi ilmuwan data yang ingin menyelamatkan nyawa. Anda mungkin tidak melihat dampaknya secara langsung seperti yang dirasakan dokter dan perawat, namun Anda akan tahu bahwa Anda membantu menciptakan perawatan yang lebih baik, dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Bagi sebagian orang, dampak seperti ini mungkin menimbulkan tekanan stres yang terlalu besar. Namun bagi yang lain, ini mungkin merupakan persamaan sempurna untuk karier Ilmu Data yang bermakna.
Saat ini, hanya sebagian kecil data scientist yang bekerja di industri kesehatan dan rumah sakit. Namun ada banyak ruang untuk ekspansi di bidang ini. Khususnya bagi data scientist yang tertarik pada bidang kedokteran, dan ingin berkontribusi langsung terhadap kesejahteraan orang lain, karier di bidang kesehatan mungkin merupakan pilihan yang memuaskan.
