Если вы увлечены помощью людям и хотите стать специалистом по данным, возможно, вас заинтересует карьера в области науки о данных в сфере здравоохранения и медицины. Эти карьерные пути могут сильно различаться: от управления финансовыми данными больницы до помощи в разработке новых диагностических инструментов. В любом случае, работа, которую вы выполняете в сфере здравоохранения, помогает спасать жизни.
Ниже мы обрисовали некоторые возможные роли, которые вы можете найти в качестве специалиста по данным, работающего в сфере здравоохранения. Читая, подумайте, предпочитаете ли вы участвовать в дополнительных исследованиях или проектах, ориентированных на логистику.
Аналитик страховых претензий
Один из самых больших объемов данных, которые обрабатывают поставщики медицинских услуг, связан с подачей страховых претензий. В этой роли вы можете анализировать данные, связанные с принятием и отклонением претензий, финансовыми тенденциями и данными демографического страхования. Вы можете использовать модели машинного обучения для выявления закономерностей и прогнозирования потенциальных проблем. Эта работа позволит организации здравоохранения быстрее обрабатывать претензии, зарабатывать заслуженные деньги и более эффективно помогать пациентам.
Планы лечения
Сегодня врачи могут гораздо больше контролировать жизнь своих пациентов. Приложения и носимые устройства мониторинга предоставляют массу данных, но врачам может быть сложно понять, что делать с этими данными. Как специалист по данным, вы можете анализировать эти данные, чтобы выявить закономерности в симптомах и оценить факторы здоровья. Эта ценная информация помогает врачам разрабатывать индивидуальные планы лечения.
Медицинская визуализация
Медицинская визуализация — это одна из областей, в которой ученые, работающие с данными, могут напрямую влиять на благополучие пациента. В рамках медицинских исследований ученые, работающие с данными, помогают сделать визуализацию более точной и четкой. Они также помогают диагностировать сканирование. Когда врачи используют методы визуализации, такие как рентген, МРТ и компьютерная томография, они обычно диагностируют проблемы, просматривая результаты вручную. Однако иногда простая визуальная проверка может не заметить незначительные аномалии. С другой стороны, методы глубокого обучения могут оценить, как должно выглядеть изображение, и обнаружить небольшие нарушения. Это может привести к более раннему выявлению серьезных проблем со здоровьем.
Диагностические модели
Ученые, работающие с данными, также отвечают за разработку диагностических моделей, выходящих за рамки медицинской визуализации. Машинное обучение и прогнозная аналитика иногда могут диагностировать проблемы со здоровьем быстрее, чем врачи, и обнаруживать проблемы, которые человеческие глаза могут не заметить. Примеры включают модель для диагностики сердечной аритмии и модель искусственного интеллекта для классификации поражений кожи как доброкачественных или злокачественных. Эти модели часто разрабатываются исследовательскими группами университетов. Специалисты по данным, работающие в составе этих команд, помогают быстрее диагностировать серьезные проблемы со здоровьем и спасать жизни.
Операции больницы
Больницам приходится управлять основными операционными и логистическими деталями, с которыми могут помочь специалисты по обработке данных. Работая в больнице, вы можете использовать прогнозную аналитику для планирования укомплектования персоналом, оценки доступности больничных коек в разное время или улучшения работы отделений неотложной помощи. Вся эта работа помогает больницам максимально эффективно использовать свои ресурсы и помогает пациентам быстрее получать помощь.
Разработка новых лекарств
Разработка новых фармацевтических препаратов и их тестирование посредством клинических испытаний требует огромных затрат времени и денег. Наука о данных может помочь ускорить эти процессы. Марк Рэмси, директор по данным GSK, отметил, что использование искусственного интеллекта и компьютерного моделирования может сократить процесс разработки лекарств менее чем до двух лет. На ранних стадиях разработки ученые, работающие с данными, могут использовать большие объемы метаданных пациентов и информацию из биобанков, чтобы лучше понять генетические мутации. Как только лекарства перейдут на стадию испытаний, алгоритмы смогут смоделировать, как лекарства поведут себя перед тестированием на людях. Эти инструменты помогают сделать новые лекарства более безопасными и ускорить процесс разработки.
Виртуальное здоровье
Все больше компаний разрабатывают виртуальные инструменты для улучшения и мониторинга здоровья. К ним относятся носимые устройства и приложения. Популярные медицинские приложения предлагают виртуальные консультации с врачом или терапевтом, а другие создают платформу для отслеживания отдельных симптомов. По-прежнему существует очень активный рынок разработки новых приложений и использования генерируемых ими данных для оценки более крупных закономерностей.
Подходит ли вам карьера в сфере здравоохранения?
В отрасли здравоохранения не существует какой-либо одной роли в области науки о данных. Организации, от больниц до страховых компаний, биотехнологических компаний и фармацевтических исследователей, нанимают ученых, работающих с данными. Некоторые из этих должностей будут весьма сложными: разработка новых моделей для создания новых инструментов медицинских исследований или создание новых решений в области здравоохранения. Однако это очень полезная карьера для ученых, работающих с данными, которые хотят спасать жизни. Возможно, вы не увидите свое влияние так непосредственно, как врачи и медсестры, но вы будете знать, что помогаете создавать более эффективные методы лечения и улучшать качество жизни пациентов. Для некоторых людей такое воздействие может создать слишком сильное стрессовое давление. Но для других это может быть идеальным уравнением для значимой карьеры в области науки о данных.
Сегодня лишь небольшой процент специалистов по обработке данных работают в сфере здравоохранения и больниц. Но в этой области есть много возможностей для расширения. Карьера в сфере здравоохранения может стать подходящим выбором, особенно для специалистов по данным, которые интересуются медициной и хотят внести непосредственный вклад в благосостояние других людей.
