사람들을 돕는 데 열정이 있고 데이터 과학자가 되고 싶다면 의료 및 의학 분야의 데이터 과학 경력에 관심이 있을 수 있습니다. 이러한 경력 경로는 병원의 재무 데이터 관리부터 새로운 진단 도구 개발 지원까지 매우 다양할 수 있습니다. 어느 쪽이든, 의료 분야에서 귀하가 하는 일은 생명을 구하는 데 도움이 됩니다.
아래에는 의료 분야에서 일하는 데이터 과학자로서 찾을 수 있는 몇 가지 역할이 간략하게 설명되어 있습니다. 읽으면서 더 많은 연구에 참여하고 싶은지 아니면 물류 중심 프로젝트에 참여하고 싶은지 생각해 보세요.
보험 청구 분석가
의료 서비스 제공자가 처리하는 가장 큰 데이터 중 하나는 보험 청구 제출과 관련이 있습니다. 이러한 역할에서는 청구 승인 및 거부, 금융 동향, 인구통계학적 보험 데이터와 관련된 데이터를 분석할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 사용하여 패턴을 식별하고 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다. 이 작업을 통해 의료 기관은 청구를 신속하게 처리하고, 합당한 돈을 벌고, 환자를 보다 효율적으로 도울 수 있습니다.
치료 계획
오늘날 의사들은 환자의 삶에 대해 훨씬 더 많은 것을 모니터링할 수 있습니다. 앱과 웨어러블 모니터링 장치는 수많은 데이터를 제공하지만 의사가 해당 데이터로 무엇을 해야 할지 파악하기 어려울 수 있습니다. 데이터 과학자는 이 데이터를 분석하여 증상의 패턴을 감지하고 건강 요인을 평가할 수 있습니다. 이 귀중한 정보는 의사가 개별화된 치료 계획을 개발하는 데 도움이 됩니다.
의료 영상
의료 영상은 데이터 과학자가 환자의 웰빙에 직접 개입할 수 있는 영역 중 하나입니다. 의학 연구에서 데이터 과학자들은 이미징을 더욱 정확하고 명확하게 만드는 데 도움을 주고 있습니다. 그들은 또한 스캔 진단을 돕고 있습니다. 의사가 X-레이, MRI, CT 스캔과 같은 영상을 사용할 때 일반적으로 결과를 수동으로 확인하여 문제를 진단합니다. 그러나 때로는 간단한 육안 검사로 사소한 이상 현상을 놓칠 수도 있습니다. 반면에 딥러닝 기술은 이미징이 어떤 모습이어야 하는지 평가하고 작은 불규칙성을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 심각한 건강 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.
진단 모델
데이터 과학자는 의료 영상을 넘어 진단 모델을 개발하는 일도 담당합니다. 기계 학습 및 예측 분석은 때때로 의사보다 더 빠르게 건강 문제를 진단하고 인간의 눈이 놓칠 수 있는 문제를 감지할 수 있습니다. 예를 들어 심장 부정맥을 진단하는 모델과 피부 병변을 양성 또는 악성으로 분류하는 AI 모델이 있습니다. .edu/people/esteva/nature/). 이러한 모델은 대학 기반 연구 그룹에서 개발되는 경우가 많습니다. 이러한 팀의 일원으로 일하는 데이터 과학자는 심각한 건강 문제를 보다 신속하게 진단하고 생명을 구하는 데 도움을 줍니다.
병원 운영
병원은 데이터 과학자가 도움을 줄 수 있는 주요 운영 및 물류 세부 사항을 관리해야 합니다. 병원에서 근무할 때 예측 분석을 사용하여 인력 배치를 계획하고, 다양한 시간에 병상 가용성을 평가하거나, 응급실 운영을 개선할 수 있습니다. 이 모든 작업은 병원이 자원을 최대한 활용하고 환자가 보다 신속하게 진료를 받을 수 있도록 돕습니다.
신약개발
새로운 의약품을 개발하고 임상시험을 통해 테스트하는 것은 극도로 돈과 시간 집약적입니다. 데이터 과학은 이러한 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Mark Ramsey, GSK 최고 데이터 책임자는 AI와 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하면 신약 개발 과정을 2년 미만으로 단축할 수 있다고 언급했습니다. 개발 초기 단계에서 데이터 과학자는 유전자 돌연변이를 더 잘 이해하기 위해 대량의 환자 메타데이터와 바이오뱅크의 정보를 사용할 수 있습니다. 약물이 시험 단계로 전환되면 알고리즘은 인간 대상에서 테스트하기 전에 약물이 어떻게 작용할지 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 도구는 신약을 더욱 안전하게 만들고 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
가상 건강
점점 더 많은 기업들이 건강을 개선하고 모니터링하기 위한 가상 도구를 개발하고 있습니다. 여기에는 웨어러블 기기와 앱이 포함됩니다. 인기 있는 의료 앱은 의사나 치료사와의 가상 상담을 제공하는 반면, 다른 앱은 개별 증상을 추적하기 위한 플랫폼을 만듭니다. 새로운 앱을 개발하고 생성된 데이터를 사용하여 더 큰 패턴을 평가하는 데에는 여전히 매우 활발한 시장이 있습니다.
의료 분야의 직업이 귀하에게 적합합니까?
의료 산업에는 단일 데이터 과학 역할이 없습니다. 병원부터 보험사, 생명공학 회사, 제약 연구원에 이르기까지 다양한 조직에서 데이터 과학자를 고용하고 있습니다. 이러한 역할 중 일부는 새로운 의학 연구 도구를 만들거나 새로운 의료 솔루션을 만들기 위한 새로운 모델을 개발하는 등 상당히 어려울 것입니다. 그러나 이는 생명을 구하려는 데이터 과학자에게는 매우 보람 있는 직업입니다. 의사나 간호사만큼 직접적으로 영향을 볼 수는 없지만 더 나은 치료법을 개발하고 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움이 되고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 어떤 사람들에게는 이런 종류의 영향이 너무 많은 스트레스를 주는 압력을 유발할 수 있습니다. 그러나 다른 사람들에게는 의미 있는 데이터 과학 경력을 위한 완벽한 방정식이 될 수도 있습니다.
오늘날 데이터 과학자 중 소수만이 의료 및 병원 업계에서 일하고 있습니다. 하지만 이 분야에는 확장의 여지가 많습니다. 특히 의학에 관심이 있고 다른 사람의 복지에 직접적으로 기여하기를 원하는 데이터 과학자에게는 의료 분야의 직업이 만족스러운 선택이 될 수 있습니다.
