Jei aistringai norite padėti žmonėms ir norite tapti duomenų mokslininku, galbūt jus domina duomenų mokslo karjera sveikatos priežiūros ir medicinos srityse. Šie karjeros keliai gali labai skirtis – nuo ligoninės finansinių duomenų tvarkymo iki pagalbos kuriant naujas diagnostikos priemones. Bet kuriuo atveju darbas, kurį atliekate sveikatos priežiūros srityje, padeda išgelbėti gyvybes.
Žemiau apibūdinome kai kuriuos galimus sveikatos priežiūros srities duomenų mokslininko vaidmenis. Skaitydami pagalvokite, ar norėtumėte dalyvauti daugiau mokslinių tyrimų, ar į logistiką orientuotus projektus.
Draudimo žalų analitikas
Vienas didžiausių duomenų, kuriuos apdoroja sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai, yra susijęs su draudimo išmokų pateikimu. Atlikdami tokį vaidmenį galite analizuoti duomenis, susijusius su pretenzijų priėmimu ir atmetimu, finansinėmis tendencijomis ir demografiniais draudimo duomenimis. Galite naudoti mašininio mokymosi modelius, kad nustatytumėte modelius ir numatytų galimas problemas. Šis darbas leis sveikatos priežiūros organizacijai greitai apdoroti prašymus, uždirbti nusipelnusių pinigų ir veiksmingiau padėti pacientams.
Gydymo planai
Šiandien gydytojai gali daug daugiau stebėti savo pacientų gyvenimą. Programos ir nešiojami stebėjimo įrenginiai suteikia daugybę duomenų, tačiau gydytojams gali būti sunku išsiaiškinti, ką daryti su tais duomenimis. Kaip duomenų mokslininkas, galite analizuoti šiuos duomenis, kad nustatytumėte simptomų modelius ir įvertintumėte sveikatos veiksnius. Ši vertinga informacija padeda gydytojams parengti individualius gydymo planus.
Medicininis vaizdavimas
Medicininis vaizdavimas yra viena sritis, kurioje duomenų mokslininkai gali tiesiogiai įsikišti į paciento gerovę. Atlikdami medicininius tyrimus, duomenų mokslininkai padeda padaryti vaizdavimą tikslesnius ir aiškesnius. Jie taip pat padeda diagnozuoti nuskaitymus. Kai gydytojai naudoja vaizdus, pvz., Rentgeno spindulius, MRT ir kompiuterinę tomografiją, jie paprastai diagnozuoja problemas rankiniu būdu peržiūrėdami rezultatus. Tačiau kartais paprastas vizualinis patikrinimas gali nepastebėti nedidelių anomalijų. Kita vertus, giluminio mokymosi metodai gali įvertinti, kaip turėtų atrodyti vaizdavimas, ir aptikti nedidelius nelygumus. Tai gali padėti anksčiau nustatyti rimtas sveikatos problemas.
Diagnostikos modeliai
Duomenų mokslininkai taip pat yra atsakingi už diagnostikos modelių kūrimą ne tik medicininį vaizdą. Mašininis mokymasis ir nuspėjamoji analizė kartais gali greičiau nei gydytojai diagnozuoti sveikatos problemas ir aptikti problemas, kurių žmogaus akys gali nepastebėti. Pavyzdžiui, modelis diagnozuoti širdies aritmiją ir AI modelis, skirtas odos pažeidimams klasifikuoti kaip gerybinius arba piktybinius. Šiuos modelius dažnai kuria universitetų tyrimų grupės. Duomenų mokslininkai, dirbantys kaip šių komandų nariai, padeda greičiau diagnozuoti rimtas sveikatos problemas ir išgelbėti gyvybes.
Ligoninės operacijos
Ligoninės turi tvarkyti pagrindines veiklos ir logistikos detales, o tai gali padėti duomenų mokslininkai. Dirbdami ligoninėje galite naudoti nuspėjamąją analizę, kad planuotumėte personalą, įvertintumėte ligoninės lovų prieinamumą skirtingu laiku arba pagerintumėte skubios pagalbos skyrių. Visas šis darbas padeda ligoninėms maksimaliai išnaudoti savo išteklius ir padeda pacientams greičiau gauti pagalbą.
Naujų vaistų kūrimas
Naujų farmacinių vaistų kūrimas ir jų išbandymas atliekant klinikinius tyrimus reikalauja itin daug pinigų ir laiko. Duomenų mokslas gali padėti paspartinti šiuos procesus. Markas Ramsey, GSK vyriausiasis duomenų pareigūnas, pažymėjo, kad naudojant AI ir kompiuterinį modeliavimą vaistų atradimo procesas gali sutrumpėti iki mažiau nei dvejų metų. Ankstyvosiose kūrimo stadijose duomenų mokslininkai gali naudoti didelius pacientų metaduomenų kiekius ir informaciją iš biobankų, kad geriau suprastų genetines mutacijas. Kai vaistai pereina į bandomąjį etapą, algoritmai gali imituoti, kaip vaistai veiks prieš bandydami su žmonėmis. Šios priemonės padeda padaryti naujus vaistus saugesnius ir pagreitina kūrimo procesą.
Virtuali sveikata
Vis daugiau įmonių kuria virtualius įrankius sveikatai gerinti ir stebėti. Tai apima nešiojamus įrenginius ir programas. Populiarios sveikatos priežiūros programėlės siūlo virtualias gydytojo ar terapeuto konsultacijas, o kitos sukuria platformą individualiems simptomams sekti. Vis dar yra labai aktyvi naujų programų kūrimo ir jų generuojamų duomenų naudojimo didesniems modeliams įvertinti rinka.
Ar sveikatos priežiūros karjera jums tinka?
Sveikatos priežiūros pramonėje nėra vieno duomenų mokslo vaidmens. Duomenų mokslininkus samdo įvairios organizacijos – nuo ligoninių, draudimo paslaugų teikėjų, biotechnologijų įmonių ir farmacijos tyrėjų. Kai kurie iš šių vaidmenų bus gana sudėtingi, nes bus kuriami nauji modeliai, siekiant sukurti naujas medicininių tyrimų priemones arba kurti naujus sveikatos priežiūros sprendimus. Tačiau tai yra labai naudinga karjera duomenų mokslininkams, norintiems išgelbėti gyvybes. Galbūt nematysite savo poveikio taip tiesiogiai, kaip tai daro gydytojai ir slaugytojai, bet žinosite, kad padedate kurti geresnius gydymo būdus ir pagerinti pacientų gyvenimo kokybę. Kai kuriems žmonėms toks poveikis gali sukelti per daug streso. Tačiau kitiems tai gali būti puiki prasmingos duomenų mokslo karjeros lygtis.
Šiandien tik nedidelė duomenų mokslininkų dalis dirba sveikatos priežiūros ir ligoninių sektoriuose. Tačiau šioje srityje yra daug erdvės plėstis. Ypač duomenų mokslininkams, kurie domisi medicina ir nori tiesiogiai prisidėti prie kitų žmonių gerovės, karjera sveikatos priežiūros srityje gali būti naudingas pasirinkimas.
