Jeśli pasjonuje Cię pomaganie ludziom i chcesz zostać analitykiem danych, być może zainteresuje Cię kariera w dziedzinie analityki danych w opiece zdrowotnej i medycynie. Te ścieżki kariery mogą się znacznie różnić, od zarządzania danymi finansowymi szpitala po pomoc w opracowywaniu nowych narzędzi diagnostycznych. Tak czy inaczej, praca, którą wykonujesz w służbie zdrowia, pomaga ratować życie.
Poniżej przedstawiamy niektóre możliwe role, jakie możesz pełnić jako analityk danych pracujący w opiece zdrowotnej. Czytając, zastanów się, czy wolisz zajmować się bardziej badaniami, czy projektami zorientowanymi na logistykę.
Analityk ds. roszczeń ubezpieczeniowych
Jedna z największych porcji danych przetwarzanych przez podmioty świadczące opiekę zdrowotną dotyczy zgłaszania roszczeń ubezpieczeniowych. Na tym stanowisku możesz analizować dane związane z przyjęciem i odrzuceniem roszczeń, trendy finansowe i dane demograficzne dotyczące ubezpieczeń. Możesz używać modeli uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców i przewidywania potencjalnych problemów. Ta praca umożliwi placówce opieki zdrowotnej szybkie rozpatrywanie roszczeń, zarabianie pieniędzy, na jakie zasługują, i skuteczniejszą pomoc pacjentom.
Plany leczenia
Dziś lekarze mogą znacznie lepiej monitorować życie swoich pacjentów. Aplikacje i przenośne urządzenia monitorujące udostępniają mnóstwo danych, ale lekarzom może być trudno dowiedzieć się, co z nimi zrobić. Jako analityk danych możesz analizować te dane, aby wykryć wzorce objawów i ocenić czynniki zdrowotne. Te cenne informacje pomagają lekarzom opracować zindywidualizowany plan leczenia.
Obrazowanie medyczne
Obrazowanie medyczne to obszar, w którym analitycy danych mogą dokonać bezpośredniej interwencji w dobro pacjenta. W badaniach medycznych naukowcy zajmujący się danymi pomagają w tworzeniu dokładniejszego i wyraźniejszego obrazowania. Pomagają także w diagnozowaniu skanów. Kiedy lekarze korzystają z badań obrazowych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa, zazwyczaj diagnozują problemy, ręcznie przeglądając wyniki. Czasami jednak prosta kontrola wzrokowa może przeoczyć drobne anomalie. Z drugiej strony techniki głębokiego uczenia się mogą ocenić, jak powinno wyglądać obrazowanie i wykryć drobne nieprawidłowości. Może to prowadzić do wcześniejszego wykrycia poważnych problemów zdrowotnych.
Modele diagnostyczne
Naukowcy zajmujący się danymi są odpowiedzialni za opracowywanie modeli diagnostycznych wykraczających również poza obrazowanie medyczne. Uczenie maszynowe i analiza predykcyjna mogą czasami diagnozować problemy zdrowotne szybciej niż lekarze i wykrywać problemy, które ludzkie oko może przeoczyć. Przykłady obejmują model diagnozowania arytmii serca oraz model sztucznej inteligencji do klasyfikowania zmian skórnych jako łagodnych lub złośliwych. Modele te są często opracowywane przez uniwersyteckie grupy badawcze. Analitycy danych pracujący w tych zespołach pomagają szybciej diagnozować poważne problemy zdrowotne i ratować życie.
Operacje szpitalne
Szpitale muszą zarządzać głównymi szczegółami operacyjnymi i logistycznymi, w czym mogą pomóc analitycy danych. Pracując w szpitalu, możesz używać narzędzia Predictive Analytics do planowania personelu, oceniania dostępności łóżek szpitalnych w różnych godzinach lub usprawniania pracy oddziałów ratunkowych. Cała ta praca pomaga szpitalom w maksymalnym wykorzystaniu zasobów i pomaga pacjentom szybciej uzyskać opiekę.
Rozwój nowych leków
Opracowywanie nowych leków farmaceutycznych i testowanie ich w ramach badań klinicznych jest niezwykle kosztowne i czasochłonne. Data Science może pomóc przyspieszyć te procesy. Mark Ramsey, dyrektor ds. danych w GSK, zauważył, że wykorzystanie sztucznej inteligencji i symulacji komputerowej może skrócić proces odkrywania leku do mniej niż dwóch lat. Na wczesnych etapach rozwoju badacze danych mogą wykorzystywać duże ilości metadanych pacjentów i informacji z biobanków, aby lepiej zrozumieć mutacje genetyczne. Gdy leki przejdą do fazy próbnej, algorytmy będą mogły symulować działanie leków przed przetestowaniem ich na ludziach. Narzędzia te pomagają zwiększać bezpieczeństwo nowych leków i przyspieszają proces ich rozwoju.
Wirtualne zdrowie
Coraz więcej firm opracowuje wirtualne narzędzia do poprawy i monitorowania stanu zdrowia. Należą do nich urządzenia do noszenia i aplikacje. Popularne aplikacje zdrowotne oferują wirtualne konsultacje z lekarzem lub terapeutą, inne tworzą platformę umożliwiającą śledzenie poszczególnych objawów. Nadal istnieje bardzo aktywny rynek tworzenia nowych aplikacji i wykorzystywania generowanych przez nie danych do oceny szerszych wzorców.
Czy kariera w służbie zdrowia jest dla Ciebie odpowiednia?
W branży opieki zdrowotnej nie ma jednej roli związanej z analityką danych. Organizacje, od szpitali, przez ubezpieczycieli, firmy biotechnologiczne, po badaczy farmaceutycznych, zatrudniają analityków danych. Niektóre z tych ról będą stanowić spore wyzwanie, polegające na opracowywaniu nowych modeli w celu tworzenia nowych narzędzi badań medycznych lub tworzeniu nowych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej. Jest to jednak bardzo satysfakcjonująca kariera dla analityków danych, którzy chcą ratować życie. Być może nie zauważysz swojego wpływu tak bezpośrednio, jak lekarze i pielęgniarki, ale będziesz wiedział, że pomagasz w opracowywaniu lepszych metod leczenia i poprawie jakości życia pacjentów. Dla niektórych osób tego rodzaju wpływ może wywołać zbyt dużą presję stresową. Ale dla innych może to być idealne równanie do znaczącej kariery w dziedzinie Data Science.
Obecnie tylko niewielki procent analityków danych pracuje w branży opieki zdrowotnej i szpitali. Ale w tej dziedzinie jest dużo miejsca na rozwój. Zwłaszcza dla analityków danych, którzy interesują się medycyną i chcą bezpośrednio przyczyniać się do dobra innych ludzi, kariera w opiece zdrowotnej może być satysfakcjonującym wyborem.
Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp zapewni Ci umiejętności budowania, wdrażania i udoskonalania modeli uczenia maszynowego, przygotowując Cię na świat, w którym sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branże.
