Ja jūs aizrautīgi vēlaties palīdzēt cilvēkiem un vēlaties kļūt par datu zinātnieku, jūs varētu interesēt datu zinātnes karjera veselības aprūpē un medicīnā. Šie karjeras ceļi var krasi atšķirties, sākot no slimnīcas finanšu datu pārvaldības un beidzot ar palīdzību jaunu diagnostikas rīku izstrādē. Jebkurā gadījumā darbs, ko veicat veselības aprūpes jomā, palīdz glābt dzīvības.
Tālāk mēs esam izklāstījuši dažas iespējamās lomas, kuras jūs varētu atrast kā datu zinātnieks, kas strādā veselības aprūpē. Lasot, apsveriet, vai vēlaties vairāk iesaistīties pētniecībā vai uz loģistiku orientētos projektos.
Apdrošināšanas atlīdzību analītiķis
Viens no lielākajiem datu gabaliem, ko veselības aprūpes sniedzēji apstrādā, ir saistīts ar apdrošināšanas prasību iesniegšanu. Veicot šāda veida lomu, jūs varētu analizēt datus, kas saistīti ar prasību pieņemšanu un noraidīšanu, finanšu tendencēm un demogrāfiskās apdrošināšanas datiem. Varat izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai identificētu modeļus un paredzētu iespējamās problēmas. Šis darbs ļaus veselības aprūpes organizācijai ātri apstrādāt prasības, nopelnīt pelnīto naudu un efektīvāk palīdzēt pacientiem.
Ārstēšanas plāni
Mūsdienās ārsti var daudz vairāk uzraudzīt savu pacientu dzīvi. Lietojumprogrammas un valkājamas uzraudzības ierīces padara pieejamus daudz datu, taču ārstiem var būt grūti saprast, ko darīt ar šiem datiem. Kā datu zinātnieks varat analizēt šos datus, lai noteiktu simptomu modeļus un novērtētu veselības faktorus. Šī vērtīgā informācija palīdz ārstiem izstrādāt individuālus ārstēšanas plānus.
Medicīniskā attēlveidošana
Medicīniskā attēlveidošana ir viena no jomām, kur datu zinātnieki var tieši iejaukties pacienta labklājībā. Medicīnas pētījumos datu zinātnieki palīdz padarīt attēlveidošanu precīzāku un skaidrāku. Viņi arī palīdz diagnosticēt skenēšanu. Kad ārsti izmanto attēlveidošanu, piemēram, rentgena starus, MRI un CT skenēšanu, viņi parasti diagnosticē problēmas, manuāli apskatot rezultātus. Tomēr dažreiz vienkārša vizuāla pārbaude var nepamanīt nelielas anomālijas. No otras puses, dziļās mācīšanās metodes var novērtēt, kādai vajadzētu izskatīties attēlveidošanai, un atklāt nelielus pārkāpumus. Tas var izraisīt nopietnu veselības problēmu agrīnu atklāšanu.
Diagnostikas modeļi
Datu zinātnieki ir atbildīgi arī par diagnostikas modeļu izstrādi ārpus medicīniskās attēlveidošanas. Mašīnmācīšanās un paredzamā analīze dažkārt var diagnosticēt veselības problēmas ātrāk nekā ārsti un atklāt problēmas, kuras cilvēka acis var nepamanīt. Piemēri: modelis sirds aritmijas diagnosticēšanai un AI modelis ādas bojājumu klasificēšanai kā labdabīgi vai ļaundabīgi. Šos modeļus bieži izstrādā universitāšu pētniecības grupas. Datu zinātnieki, kas strādā kā šo komandu dalībnieki, palīdz ātrāk diagnosticēt nopietnas veselības problēmas un glābt dzīvības.
Slimnīcu operācijas
Slimnīcām ir jāpārvalda galvenās darbības un loģistikas detaļas, kuras var palīdzēt datu zinātnieki. Strādājot slimnīcā, varat izmantot paredzamo analīzi, lai plānotu personālu, novērtētu slimnīcas gultu pieejamību dažādos laikos vai uzlabotu neatliekamās palīdzības dienestu darbību. Viss šis darbs palīdz slimnīcām maksimāli izmantot savus resursus un palīdz pacientiem ātrāk saņemt aprūpi.
Jaunu zāļu izstrāde
Jaunu farmaceitisko zāļu izstrāde un testēšana, izmantojot klīniskos izmēģinājumus, ir ārkārtīgi daudz naudas un laika. Datu zinātne var palīdzēt paātrināt šos procesus. Marks Remzijs, GSK galvenais datu speciālists, atzīmēja, ka AI un datorsimulācijas izmantošana var samazināt zāļu atklāšanas procesu līdz mazāk nekā diviem gadiem. Agrīnās izstrādes stadijās datu zinātnieki var izmantot lielu daudzumu pacientu metadatu un informāciju no biobankām, lai labāk izprastu ģenētiskās mutācijas. Kad zāles nonāk izmēģinājuma fāzē, algoritmi var simulēt zāļu darbību pirms testēšanas ar cilvēkiem. Šie rīki palīdz padarīt jaunas zāles drošākas un paātrina izstrādes procesu.
Virtuālā veselība
Arvien vairāk uzņēmumu izstrādā virtuālus rīkus veselības uzlabošanai un uzraudzībai. Tie ietver valkājamas ierīces un lietotnes. Populāras veselības aprūpes lietotnes piedāvā virtuālas konsultācijas ar ārstu vai terapeitu, savukārt citas veido platformu atsevišķu simptomu izsekošanai. Joprojām ir ļoti aktīvs jaunu lietotņu izstrādes un to radīto datu izmantošanas tirgus, lai novērtētu lielākus modeļus.
Vai karjera veselības aprūpē jums ir piemērota?
Veselības aprūpes nozarē nav vienas datu zinātnes lomas. Organizācijas, sākot no slimnīcām, apdrošināšanas pakalpojumu sniedzējiem, biotehnoloģiju uzņēmumiem un farmācijas pētniekiem, pieņem darbā datu zinātniekus. Dažas no šīm lomām būs diezgan izaicinošas, izstrādājot jaunus modeļus, lai radītu jaunus medicīnas pētniecības rīkus vai radītu jaunus veselības aprūpes risinājumus. Tomēr šī ir ļoti atalgojoša karjera datu zinātniekiem, kuri vēlas glābt dzīvības. Iespējams, jūs neredzēsit savu ietekmi tik tieši kā ārsti un medmāsas, taču zināsiet, ka palīdzat izveidot labākas ārstēšanas metodes un uzlabot pacientu dzīves kvalitāti. Dažiem cilvēkiem šāda ietekme var radīt pārāk lielu stresu. Bet citiem tas varētu būt ideāls vienādojums nozīmīgai datu zinātnes karjerai.
Mūsdienās tikai neliela daļa datu zinātnieku strādā veselības aprūpes un slimnīcu nozarē. Taču šajā jomā ir daudz iespēju paplašināties. Jo īpaši datu zinātniekiem, kuri interesējas par medicīnu un vēlas sniegt tiešu ieguldījumu citu cilvēku labklājībā, karjera veselības aprūpē var būt apmierinoša izvēle.
