Se avete la passione di aiutare le persone e volete diventare uno scienziato dei dati, potreste essere interessati alle carriere nella sanità e nella medicina. Questi percorsi di carriera possono variare drasticamente, dalla gestione dei dati finanziari per un ospedale all'assistenza nello sviluppo di nuovi strumenti diagnostici. In ogni caso, il lavoro svolto nel settore sanitario contribuisce a salvare vite umane.
Di seguito, abbiamo delineato alcuni dei possibili ruoli che potreste ricoprire come data scientist nel settore sanitario. Mentre leggete, valutate se preferite essere coinvolti in progetti più orientati alla ricerca o alla logistica.
Analista di sinistri assicurativi
Uno dei dati più importanti che i fornitori di servizi sanitari elaborano è quello relativo alla presentazione delle richieste di rimborso assicurativo. In questo tipo di ruolo, potreste analizzare i dati relativi alle accettazioni e ai rifiuti delle richieste di risarcimento, alle tendenze finanziarie e ai dati demografici dell'assicurazione. Potreste utilizzare modelli di Machine Learning per identificare modelli e prevedere potenziali problemi. Questo lavoro consentirà all'organizzazione sanitaria di elaborare rapidamente le richieste di rimborso, di guadagnare il denaro che merita e di aiutare i pazienti in modo più efficiente.
Piani di trattamento
Oggi i medici possono monitorare molto di più la vita dei loro pazienti. Le app e i dispositivi di monitoraggio indossabili rendono disponibili tonnellate di dati, ma per i medici può essere difficile capire cosa fare con questi dati. In qualità di data scientist, potete analizzare questi dati per individuare schemi nei sintomi e valutare i fattori di salute. Queste preziose informazioni aiutano i medici a sviluppare piani di trattamento personalizzati.
Imaging medico
L'imaging medico è un settore in cui i data scientist possono intervenire direttamente sul benessere del paziente. Nell'ambito della ricerca medica, gli scienziati dei dati stanno contribuendo a rendere le immagini più precise e chiare. Inoltre, aiutano a diagnosticare le scansioni. Quando i medici utilizzano immagini come radiografie, risonanze magnetiche e TAC, in genere diagnosticano i problemi esaminando manualmente i risultati. A volte, però, un semplice controllo visivo può non notare anomalie minori. Le tecniche di apprendimento profondo, invece, possono valutare l'aspetto delle immagini e rilevare piccole irregolarità. Questo può portare a un'individuazione più precoce di gravi problemi di salute.
Modelli diagnostici
Gli scienziati dei dati sono responsabili dello sviluppo di modelli diagnostici anche al di là dell'imaging medico. L'apprendimento automatico e l'analisi predittiva possono talvolta diagnosticare i problemi di salute più rapidamente dei medici e rilevare problemi che potrebbero sfuggire agli occhi umani. Alcuni esempi sono un modello per diagnosticare l'aritmia cardiaca e un modello AI per classificare le lesioni cutanee come benigne o maligne. Questi modelli sono spesso sviluppati da gruppi di ricerca universitari. I data scientist che lavorano come membri di questi team contribuiscono a diagnosticare più rapidamente gravi problemi di salute e a salvare vite umane.
Operazioni ospedaliere
Gli ospedali devono gestire importanti dettagli operativi e logistici, che gli scienziati dei dati possono aiutare. Lavorando per un ospedale, potreste utilizzare l'analisi predittiva per pianificare il personale, valutare la disponibilità di posti letto in orari diversi o migliorare le operazioni di pronto soccorso. Tutto questo lavoro aiuta gli ospedali a sfruttare al meglio le loro risorse e aiuta i pazienti a ricevere le cure più rapidamente.
Sviluppo di nuovi farmaci
Lo sviluppo di nuovi farmaci e la loro sperimentazione clinica richiedono molto tempo e denaro. La scienza dei dati può contribuire ad accelerare questi processi. Mark Ramsey, Chief Data Officer di GSK, ha osservato che l'utilizzo dell'IA e della simulazione al computer può ridurre il processo di scoperta dei farmaci a meno di due anni. Nelle prime fasi di sviluppo, i data scientist possono utilizzare grandi quantità di metadati dei pazienti e informazioni provenienti da biobanche per comprendere meglio le mutazioni genetiche. Una volta che i farmaci passano alla fase di sperimentazione, gli algoritmi possono simulare le prestazioni dei farmaci prima di testarli su soggetti umani. Questi strumenti contribuiscono a rendere i nuovi farmaci più sicuri e ad accelerare il processo di sviluppo.
Salute virtuale
Sempre più aziende stanno sviluppando strumenti virtuali per migliorare e monitorare la salute. Questi includono dispositivi indossabili e applicazioni. Le applicazioni sanitarie più diffuse offrono consultazioni virtuali con un medico o un terapeuta, mentre altre creano una piattaforma per il monitoraggio dei sintomi individuali. Il mercato dello sviluppo di nuove app e dell'utilizzo dei dati da esse generati per valutare modelli più ampi è ancora molto attivo.
La carriera nel settore sanitario è adatta a voi?
Non esiste un unico ruolo di Data Science nel settore sanitario. Organizzazioni che vanno dagli ospedali ai fornitori di assicurazioni, dalle aziende biotecnologiche ai ricercatori farmaceutici stanno assumendo data scientist. Alcuni di questi ruoli saranno piuttosto impegnativi, in quanto svilupperanno nuovi modelli per creare nuovi strumenti di ricerca medica o nuove soluzioni sanitarie. Si tratta comunque di una carriera molto gratificante per gli scienziati dei dati che vogliono salvare vite umane. Forse non vedrete il vostro impatto direttamente come quello di medici e infermieri, ma saprete che state contribuendo a creare trattamenti migliori e a migliorare la qualità della vita dei pazienti. Per alcune persone, questo tipo di impatto potrebbe creare una pressione eccessiva. Per altri, invece, potrebbe essere l'equazione perfetta per una carriera significativa nel campo delle scienze dei dati.
Oggi solo una piccola percentuale di data scientist lavora nel settore sanitario e ospedaliero. Ma c'è molto spazio per l'espansione in questo campo. Soprattutto per gli scienziati dei dati interessati alla medicina e desiderosi di contribuire direttamente al benessere degli altri, la carriera nel settore sanitario può essere una scelta appagante.
