Carriere nella scienza dei dati nel settore sanitario

Aggiornato su September 24, 2024 5 minuti a leggere

Se hai la passione di aiutare le persone e desideri diventare un data scientist, potresti essere interessato a carriere nel settore della scienza dei dati nel settore sanitario e medico. Questi percorsi di carriera possono variare drasticamente, dalla gestione dei dati finanziari per un ospedale all’aiuto nello sviluppo di nuovi strumenti diagnostici. In ogni caso, il lavoro che svolgi nel campo sanitario aiuta a salvare vite umane.

Di seguito, abbiamo delineato alcuni dei possibili ruoli che potresti trovare come data scientist che lavora nel settore sanitario. Mentre leggi, valuta se preferiresti essere coinvolto in più progetti di ricerca o orientati alla logistica.

Analista di sinistri assicurativi

Una delle quantità più grandi di dati elaborati dagli operatori sanitari è relativa alla presentazione delle richieste di indennizzo assicurativo. In questo tipo di ruolo, potresti analizzare i dati relativi all’accettazione e al rifiuto dei sinistri, alle tendenze finanziarie e ai dati demografici sull’assicurazione. Potresti utilizzare modelli di machine learning per identificare modelli e prevedere potenziali problemi. Questo lavoro consentirà all’organizzazione sanitaria di elaborare rapidamente le richieste, guadagnare il denaro che meritano e 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 mettono a disposizione tonnellate di dati, ma potrebbe essere difficile per i medici capire cosa fare con tali dati. In qualità di scienziato dei dati, puoi analizzare questi dati per rilevare modelli 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’area in cui i data scientist possono intervenire direttamente sul benessere del paziente. Nell’ambito della ricerca medica, i data scientist stanno contribuendo a rendere l’imaging più accurato e chiaro. Stanno anche aiutando a diagnosticare le scansioni. Quando i medici utilizzano immagini come raggi X, risonanza magnetica e scansioni TC, in genere diagnosticano i problemi esaminando manualmente i risultati. A volte, tuttavia, un semplice controllo visivo può non rilevare anomalie minori. Le tecniche di Deep Learning, invece, possono valutare come dovrebbe apparire l’imaging e rilevare piccole irregolarità. Ciò può portare alla diagnosi precoce di gravi problemi di salute.

Modelli diagnostici

I data scientist sono responsabili anche dello sviluppo di modelli diagnostici che vanno oltre l’imaging medico. L’apprendimento automatico e l’analisi predittiva a volte possono diagnosticare i problemi di salute più rapidamente dei medici e rilevare problemi che gli occhi umani potrebbero non cogliere. Gli esempi includono un modello per diagnosticare l’aritmia cardiaca e un modello AI per classificare le lesioni cutanee come benigne o maligne. Questi modelli vengono spesso sviluppati da gruppi di ricerca universitari. I data scientist che lavorano come membri di questi team aiutano a diagnosticare più rapidamente problemi di salute gravi e a salvare vite umane.

Operazioni ospedaliere

Gli ospedali devono gestire importanti dettagli operativi e logistici, in cui i data scientist possono aiutare. Lavorando per un ospedale, potresti utilizzare l’analisi predittiva per pianificare il personale, valutare la disponibilità di letti ospedalieri in orari diversi o migliorare le operazioni del pronto soccorso. Tutto questo lavoro aiuta gli ospedali a sfruttare al massimo le proprie risorse e aiuta i pazienti a ricevere cure più rapidamente.

Sviluppo di nuovi farmaci

Sviluppare nuovi farmaci e testarli attraverso studi clinici richiede molto tempo e denaro. La scienza dei dati può aiutare ad accelerare questi processi. Mark Ramsey, Chief Data Officer presso GSK, ha osservato che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e della simulazione computerizzata 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 dalle biobanche per comprendere meglio le mutazioni genetiche. Una volta che i farmaci entrano nella 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 app. Le app sanitarie più diffuse offrono consultazioni virtuali con un medico o un terapista, mentre altre creano una piattaforma per monitorare i sintomi individuali. Esiste ancora un mercato molto attivo nello sviluppo di nuove app e nell’utilizzo dei dati da esse generati per valutare modelli più ampi.

Una carriera nel settore sanitario è adatta a te?

Non esiste un unico ruolo di Data Science nel settore sanitario. Organizzazioni che vanno dagli ospedali, alle compagnie assicurative, alle aziende biotecnologiche, ai ricercatori farmaceutici stanno assumendo data scientist. Alcuni di questi ruoli saranno piuttosto impegnativi, sviluppando nuovi modelli per creare nuovi strumenti di ricerca medica o creare nuove soluzioni sanitarie. Questa è una carriera molto gratificante, tuttavia, per i data scientist che vogliono salvare vite umane. Potresti non vedere il tuo impatto così direttamente come lo vedono medici e infermieri, ma saprai che stai contribuendo a creare trattamenti migliori e a migliorare la qualità della vita dei pazienti. Per alcune persone, questo tipo di impatto potrebbe creare troppa pressione stressante. Ma per altri, potrebbe essere l’equazione perfetta per una carriera significativa nella scienza 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 i data scientist interessati alla medicina e che desiderano contribuire direttamente al benessere di altre persone, le carriere nel settore sanitario possono essere una scelta appagante.