Als je een passie hebt voor het helpen van mensen en datawetenschapper wilt worden, ben je wellicht geïnteresseerd in datawetenschapscarrières in de gezondheidszorg en de geneeskunde. Deze carrièrepaden kunnen drastisch variëren, van het beheren van financiële gegevens voor een ziekenhuis tot het helpen ontwikkelen van nieuwe diagnostische hulpmiddelen. Hoe dan ook, het werk dat u in de gezondheidszorg doet, helpt levens te redden.
Hieronder hebben we enkele mogelijke rollen geschetst die u kunt tegenkomen als datawetenschapper die in de gezondheidszorg werkt. Bedenk tijdens het lezen of u liever betrokken wilt zijn bij meer onderzoek of logistiek georiënteerde projecten.
Analist verzekeringsclaims
Een van de grootste hoeveelheden gegevens die zorgaanbieders verwerken, heeft betrekking op het indienen van verzekeringsclaims. In dit soort rollen analyseert u mogelijk gegevens met betrekking tot acceptatie en afwijzing van claims, financiële trends en demografische verzekeringsgegevens. U kunt Machine Learning-modellen gebruiken om patronen te identificeren en potentiële problemen te voorspellen. Dit werk zal de zorgorganisatie in staat stellen claims snel te verwerken, het geld te verdienen waar ze recht op hebben en patiënten efficiënter te helpen.
Behandelplannen
Tegenwoordig kunnen artsen veel meer toezicht houden op het leven van hun patiënten. Apps en draagbare monitoringapparatuur maken heel veel gegevens beschikbaar, maar het kan voor artsen moeilijk zijn om erachter te komen wat ze met die gegevens moeten doen. Als datawetenschapper kunt u deze gegevens analyseren om patronen in symptomen te detecteren en gezondheidsfactoren te evalueren. Deze waardevolle informatie helpt artsen om geïndividualiseerde behandelplannen te ontwikkelen.
Medische beeldvorming
Medische beeldvorming is een gebied waarop datawetenschappers rechtstreeks kunnen ingrijpen in het welzijn van een patiënt. Binnen het medisch onderzoek helpen datawetenschappers beeldvorming nauwkeuriger en duidelijker te maken. Ze helpen ook bij het diagnosticeren van scans. Wanneer artsen beeldvorming zoals röntgenfoto's, MRI's en CT-scans gebruiken, diagnosticeren ze problemen doorgaans door handmatig naar de resultaten te kijken. Soms kan een eenvoudige visuele controle echter kleine afwijkingen over het hoofd zien. Deep Learning-technieken kunnen daarentegen evalueren hoe beeldvorming eruit moet zien en kleine onregelmatigheden detecteren. Dit kan ertoe leiden dat ernstige gezondheidsproblemen eerder worden opgespoord.
Diagnostische modellen
Datawetenschappers zijn ook verantwoordelijk voor de ontwikkeling van diagnostische modellen die verder gaan dan alleen medische beeldvorming. Machine Learning en Predictive Analytics kunnen gezondheidsproblemen soms sneller diagnosticeren dan artsen, en problemen opsporen die het menselijk oog misschien over het hoofd ziet. Voorbeelden hiervan zijn een model om hartritmestoornissen te diagnosticeren en een AI-model voor het classificeren van huidlaesies als goedaardig of kwaadaardig. Deze modellen worden vaak ontwikkeld door universitaire onderzoeksgroepen. Datawetenschappers die als lid van deze teams werken, helpen ernstige gezondheidsproblemen sneller te diagnosticeren en levens te redden.
Ziekenhuisoperaties
Ziekenhuizen moeten grote operationele en logistieke details beheren, waarbij datawetenschappers kunnen helpen. Als u voor een ziekenhuis werkt, kunt u Predictive Analytics gebruiken om de personeelsbezetting te plannen, de beschikbaarheid van ziekenhuisbedden op verschillende tijdstippen te evalueren of de operaties op de eerste hulp te verbeteren. Al dit werk helpt ziekenhuizen hun middelen optimaal te benutten en zorgt ervoor dat patiënten sneller zorg kunnen krijgen.
Ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen
Het ontwikkelen van nieuwe farmaceutische medicijnen en het testen ervan door middel van klinische onderzoeken is extreem tijd- en geldintensief. Data Science kan helpen deze processen te versnellen. Mark Ramsey, Chief Data Officer bij GSK, merkte op dat het gebruik van AI en computersimulatie het proces voor het ontdekken van geneesmiddelen tot minder dan twee jaar kan verkorten. In de vroege ontwikkelingsfasen kunnen datawetenschappers grote hoeveelheden metagegevens van patiënten en informatie uit biobanken gebruiken om genetische mutaties beter te begrijpen. Zodra medicijnen de proeffase ingaan, kunnen algoritmen simuleren hoe medicijnen zullen presteren voordat ze bij menselijke proefpersonen worden getest. Deze hulpmiddelen helpen nieuwe medicijnen veiliger te maken en het ontwikkelingsproces te versnellen.
Virtuele gezondheid
Steeds meer bedrijven ontwikkelen virtuele tools om de gezondheid te verbeteren en te monitoren. Deze omvatten draagbare apparaten en apps. Populaire zorgapps bieden virtueel overleg met een arts of therapeut, terwijl andere een platform creëren voor het volgen van individuele symptomen. Er is nog steeds een zeer actieve markt in het ontwikkelen van nieuwe apps en in het gebruik van de gegevens die ze genereren om grotere patronen te evalueren.
Is een carrière in de gezondheidszorg iets voor jou?
Er bestaat niet één Data Science-rol binnen de gezondheidszorg. Organisaties variërend van ziekenhuizen tot verzekeringsmaatschappijen, tot biotechbedrijven en farmaceutische onderzoekers huren datawetenschappers in. Sommige van deze rollen zullen behoorlijk uitdagend zijn, waarbij nieuwe modellen worden ontwikkeld om nieuwe medische onderzoeksinstrumenten te creëren, of nieuwe gezondheidszorgoplossingen te creëren. Dit is echter een zeer lonende carrière voor datawetenschappers die levens willen redden. U ziet uw impact misschien niet zo direct als artsen en verpleegkundigen, maar u weet dat u bijdraagt aan het creëren van betere behandelingen en het verbeteren van de levenskwaliteit van patiënten. Voor sommige mensen kan dit soort impact te veel stressvolle druk veroorzaken. Maar voor anderen is het misschien de perfecte vergelijking voor een zinvolle carrière in Data Science.
Tegenwoordig werkt slechts een klein percentage datawetenschappers in de gezondheidszorg en de ziekenhuissector. Maar er is veel ruimte voor uitbreiding op dit gebied. Vooral voor datawetenschappers die geïnteresseerd zijn in geneeskunde en direct willen bijdragen aan het welzijn van anderen, kan een carrière in de gezondheidszorg een bevredigende keuze zijn.
Code Labs Academy's Data Science & AI Bootcamp voorziet u van de vaardigheden om machine learning-modellen te bouwen, implementeren en verfijnen, en bereidt u voor op een wereld waarin AI een revolutie teweegbrengt industrieën.
