人々を助けることに情熱を持っていて、データ サイエンティストになりたいと考えている場合は、ヘルスケアや医学におけるデータ サイエンスのキャリアに興味があるかもしれません。これらのキャリアパスは、病院の財務データの管理から新しい診断ツールの開発の支援まで、大きく異なります。いずれにせよ、医療分野での仕事は命を救うのに役立ちます。
以下に、医療分野で働くデータサイエンティストとして考えられる役割のいくつかを概説します。読みながら、もっと研究に参加したいか、それとも物流指向のプロジェクトに参加したいかを考えてください。
保険請求アナリスト
医療提供者が処理するデータの最大の塊の 1 つは、保険請求の提出に関連しています。この種の役割では、保険金請求の承認と拒否、財務傾向、および人口統計上の保険データに関連するデータを分析することがあります。機械学習モデルを使用してパターンを特定し、潜在的な問題を予測する場合があります。この取り組みにより、医療機関は請求を迅速に処理し、当然の収入を得て、より効率的に患者を支援できるようになります。
治療計画
今日、医師は患者の生活をより詳細に監視できるようになりました。アプリやウェアラブル監視デバイスにより大量のデータが利用可能になりますが、医師がそのデータをどう扱うかを理解するのは難しい場合があります。データ サイエンティストは、このデータを分析して症状のパターンを検出し、健康要因を評価できます。この貴重な情報は、医師が個別の治療計画を立てるのに役立ちます。
＃＃＃ 医療画像処理
医療画像処理は、データサイエンティストが患者の健康に直接介入できる分野の 1 つです。医学研究の分野では、データ サイエンティストがイメージングをより正確かつ鮮明にするのに貢献しています。また、スキャンの診断にも役立ちます。医師が X 線、MRI、CT スキャンなどの画像処理を使用する場合、通常は手動で結果を確認して問題を診断します。ただし、単純な目視チェックでは軽微な異常を見逃してしまう場合があります。一方、深層学習技術は、画像がどのように見えるべきかを評価し、小さな不規則性を検出できます。これにより、深刻な健康上の問題を早期に発見できる可能性があります。
診断モデル
データサイエンティストは、医療画像以外の診断モデルの開発も担当します。機械学習と予測分析は、場合によっては医師よりも迅速に健康問題を診断し、人間の目では見逃してしまう可能性のある問題を検出できます。例には、心臓不整脈を診断するためのモデル、皮膚病変を良性または悪性として分類するための AI モデル が含まれます。 .edu/people/esteva/nature/)。これらのモデルは多くの場合、大学を拠点とする研究グループによって開発されています。これらのチームのメンバーとして働くデータ サイエンティストは、深刻な健康問題をより迅速に診断し、命を救うことに貢献しています。
病院運営
病院は主要な運営および物流の詳細を管理する必要がありますが、データ サイエンティストはこれを支援できます。病院で働いている場合は、予測分析を使用して人員配置を計画したり、さまざまな時期の病院のベッドの空き状況を評価したり、緊急治療室の運営を改善したりすることがあります。これらの取り組みはすべて、病院がリソースを最大限に活用し、患者がより迅速に治療を受けられるようにするのに役立ちます。
新薬開発
新しい医薬品を開発し、臨床試験を通じてテストするには、非常にお金と時間がかかります。データ サイエンスは、これらのプロセスを迅速化するのに役立ちます。 Mark Ramsey、GSK 最高データ責任者 は、AI とコンピューター シミュレーションを使用すると、創薬プロセスを 2 年未満に短縮できると指摘しました。開発の初期段階では、データ サイエンティストは大量の患者のメタデータとバイオバンクからの情報を使用して、遺伝子変異をより深く理解できます。薬が治験段階に移行すると、人間の被験者で試験する前に、アルゴリズムが薬の効果をシミュレートできます。これらのツールは、新薬の安全性を高め、開発プロセスを加速するのに役立ちます。
バーチャルヘルス
健康状態を改善および監視するための仮想ツールを開発する企業が増えています。これらには、ウェアラブル デバイスやアプリが含まれます。人気のあるヘルスケア アプリでは、医師やセラピストとのバーチャル コンサルテーションが提供されていますが、個別の症状を追跡するためのプラットフォームを作成しているアプリもあります。新しいアプリの開発や、生成されたデータを使用してより大きなパターンを評価する市場は、依然として非常に活発です。
ヘルスケア業界のキャリアはあなたに適していますか?
医療業界内にデータ サイエンスの役割は 1 つだけありません。病院、保険会社、バイオテクノロジー企業、製薬研究者に至るまで、さまざまな組織がデータサイエンティストを雇用しています。これらの役割の中には、新しい医療研究ツールを作成したり、新しい医療ソリューションを作成したりするための新しいモデルを開発するなど、非常に困難なものもあります。しかし、命を救いたいと願うデータサイエンティストにとって、これは非常にやりがいのあるキャリアです。医師や看護師ほど自分の影響を直接目にすることはできないかもしれませんが、より良い治療法を開発し、患者の生活の質を向上させることに貢献していることはわかるでしょう。人によっては、この種の影響が過度のストレスを引き起こす可能性があります。しかし、他の人にとっては、それが有意義なデータ サイエンスのキャリアにとって完璧な方程式である可能性があります。
現在、ごく一部のデータ サイエンティストのみ が医療業界や病院業界で働いています。しかし、この分野には拡張の余地がたくさんあります。特に医療に興味があり、他の人々の福祉に直接貢献したいと考えているデータサイエンティストにとって、医療分野でのキャリアは充実した選択肢となるでしょう。
