Hvis du brenner for å hjelpe mennesker, og ønsker å bli dataforsker, kan du være interessert i datavitenskapelige karrierer innen helsevesen og medisin. Disse karriereveiene kan variere drastisk, fra å administrere økonomiske data for et sykehus, til å hjelpe til med å utvikle nye diagnostiske verktøy. Uansett, arbeidet du gjør i helsevesenet bidrar til å redde liv.
Nedenfor har vi skissert noen av de mulige rollene du kan finne som dataforsker som jobber i helsevesenet. Mens du leser, vurder om du foretrekker å være involvert i mer forskning eller logistikk-orienterte prosjekter.
Forsikringsskadeanalytiker
En av de største delene av data som helsepersonell behandler er relatert til innlevering av forsikringskrav. I denne typen roller kan du analysere data relatert til erstatningsgodkjenninger og -avvisninger, økonomiske trender og demografiske forsikringsdata. Du kan bruke maskinlæringsmodeller for å identifisere mønstre og forutsi potensielle problemer. Dette arbeidet vil gjøre det mulig for helseorganisasjonen å behandle krav raskt, tjene pengene de fortjener og hjelpe pasienter mer effektivt.
Behandlingsplaner
I dag kan leger overvåke mye mer om pasientenes liv. Apper og bærbare overvåkingsenheter gjør tonnevis av data tilgjengelig, men det kan være vanskelig for leger å finne ut hva de skal gjøre med disse dataene. Som dataforsker kan du analysere disse dataene for å oppdage mønstre i symptomer og evaluere helsefaktorer. Denne verdifulle informasjonen hjelper leger med å utvikle individuelle behandlingsplaner.
Medisinsk bildebehandling
Medisinsk bildebehandling er et område hvor dataforskere kan gjøre en direkte intervensjon i pasientens velvære. Innen medisinsk forskning er dataforskere med på å gjøre bildebehandling mer nøyaktig og tydelig. De hjelper også med å diagnostisere skanninger. Når leger bruker bildediagnostikk som røntgen, MR og CT-skanning, diagnostiserer de vanligvis problemer ved å manuelt se på resultatene. Noen ganger kan imidlertid en enkel visuell sjekk gå glipp av mindre anomalier. Deep Learning-teknikker, derimot, kan evaluere hvordan bildebehandling skal se ut og oppdage små uregelmessigheter. Dette kan føre til tidligere oppdagelse av alvorlige helseproblemer.
Diagnostiske modeller
Dataforskere er også ansvarlige for å utvikle diagnostiske modeller utover medisinsk bildebehandling. Maskinlæring og prediktiv analyse kan noen ganger diagnostisere helseproblemer raskere enn leger, og oppdage problemer som menneskelige øyne kan gå glipp av. Eksempler inkluderer en modell for å diagnostisere hjertearytmi, og en AI-modell for å klassifisere hudlesjoner som enten godartede eller ondartede .edu/people/esteva/nature/). Disse modellene utvikles ofte av universitetsbaserte forskningsgrupper. Dataforskere som jobber som medlem av disse teamene hjelper til med å diagnostisere alvorlige helseproblemer raskere og redde liv.
Sykehusdrift
Sykehus må administrere store operasjonelle og logistiske detaljer, som dataforskere kan hjelpe med. Når du jobber for et sykehus, kan du bruke Predictive Analytics til å planlegge bemanning, evaluere tilgjengeligheten av sykehussenger til forskjellige tider eller forbedre akuttmottaket. Alt dette arbeidet hjelper sykehusene til å få mest mulig ut av ressursene sine, og hjelper pasientene til å få behandling raskere.
Ny legemiddelutvikling
Å utvikle nye farmasøytiske legemidler og teste dem gjennom kliniske utprøvinger er ekstremt penger og tidkrevende. Data Science kan bidra til å fremskynde disse prosessene. Mark Ramsey, Chief Data Officer i GSK, bemerket at bruk av kunstig intelligens og datasimulering kan redusere legemiddeloppdagelsesprosessen til mindre enn to år. I de tidlige utviklingsstadiene kan dataforskere bruke store mengder pasientmetadata, og informasjon fra biobanker for å bedre forstå genetiske mutasjoner. Når medikamenter går inn i utprøvingsfasen, kan algoritmer simulere hvordan legemidler vil fungere før de testes på mennesker. Disse verktøyene bidrar til å gjøre nye legemidler tryggere, og akselerere utviklingsprosessen.
Virtuell helse
Flere og flere bedrifter utvikler virtuelle verktøy for å forbedre og overvåke helse. Disse inkluderer bærbare enheter og apper. Populære helseapper tilbyr virtuelle konsultasjoner med en lege eller terapeut, mens andre lager en plattform for å spore individuelle symptomer. Det er fortsatt et veldig aktivt marked for å utvikle nye apper, og i å bruke dataene de genererer til å evaluere større mønstre.
Er en helsekarriere riktig for deg?
Det er ingen enkelt Data Science-rolle i helsesektoren. Organisasjoner som spenner fra sykehus, til forsikringsleverandører, til bioteknologiselskaper, til farmasøytiske forskere ansetter dataforskere. Noen av disse rollene vil være ganske utfordrende, å utvikle nye modeller for å lage nye medisinske forskningsverktøy, eller skape nye helsetjenester. Dette er imidlertid en svært givende karriere for dataforskere som ønsker å redde liv. Du ser kanskje ikke innvirkningen din så direkte som leger og sykepleiere gjør, men du vil vite at du er med på å skape bedre behandlinger og forbedre pasientenes livskvalitet. For noen mennesker kan denne typen påvirkning skape for mye stressende press. Men for andre kan det være den perfekte ligningen for en meningsfull Data Science-karriere.
I dag jobber bare en liten prosentandel av dataforskere innen helsevesenet og sykehusindustrien. Men det er mye rom for utvidelse på dette feltet. Spesielt for dataforskere som er interessert i medisin, og ønsker å bidra direkte til andres velferd, kan karrierer i helsevesenet være et tilfredsstillende valg.
