Ak ste nadšení pre pomoc ľuďom a chcete sa stať dátovým vedcom, možno vás bude zaujímať kariéra v oblasti dátovej vedy v zdravotníctve a medicíne. Tieto kariérne cesty sa môžu drasticky líšiť, od správy finančných údajov pre nemocnicu až po pomoc pri vývoji nových diagnostických nástrojov. Či tak alebo onak, práca, ktorú vykonávate v oblasti zdravotníctva, pomáha zachraňovať životy.
Nižšie uvádzame niektoré z možných úloh, ktoré môžete nájsť ako dátový vedec pracujúci v zdravotníctve. Pri čítaní zvážte, či by ste sa radšej podieľali na výskume alebo projektoch zameraných na logistiku.
Analytik poistných udalostí
Jeden z najväčších kusov údajov, ktoré poskytovatelia zdravotnej starostlivosti spracúvajú, súvisí s podávaním poistných udalostí. V tomto druhu roly môžete analyzovať údaje súvisiace s prijatím a zamietnutím nárokov, finančnými trendmi a demografickými údajmi o poistení. Modely strojového učenia môžete použiť na identifikáciu vzorov a predpovedanie potenciálnych problémov. Táto práca umožní zdravotníckej organizácii rýchlo spracovať nároky, zarobiť peniaze, ktoré si zaslúžia, a efektívnejšie pomáhať pacientom.
Liečebné plány
Dnes môžu lekári oveľa viac monitorovať životy svojich pacientov. Aplikácie a nositeľné monitorovacie zariadenia sprístupňujú množstvo údajov, no pre lekárov môže byť ťažké zistiť, čo s týmito údajmi robiť. Ako dátový vedec môžete tieto údaje analyzovať, aby ste zistili vzorce symptómov a vyhodnotili zdravotné faktory. Tieto cenné informácie pomáhajú lekárom vypracovať individuálne liečebné plány.
Lekárske zobrazovanie
Lekárske zobrazovanie je jednou z oblastí, kde môžu vedci v oblasti údajov priamo zasiahnuť do pohody pacienta. V rámci lekárskeho výskumu vedci údajov pomáhajú robiť zobrazovanie presnejším a jasnejším. Pomáhajú tiež diagnostikovať skeny. Keď lekári používajú zobrazovanie, ako sú röntgenové lúče, MRI a CT vyšetrenia, zvyčajne diagnostikujú problémy manuálnym pohľadom na výsledky. Niekedy však môže jednoduchá vizuálna kontrola prehliadnuť menšie anomálie. Techniky hlbokého učenia dokážu na druhej strane vyhodnotiť, ako by zobrazovanie malo vyzerať, a odhaliť drobné nezrovnalosti. To môže viesť k skoršiemu odhaleniu vážnych zdravotných problémov.
Diagnostické modely
Dátoví vedci sú zodpovední aj za vývoj diagnostických modelov nad rámec medicínskeho zobrazovania. Strojové učenie a prediktívna analýza dokážu niekedy diagnostikovať zdravotné problémy rýchlejšie ako lekári a odhaliť problémy, ktoré môžu ľudské oči prehliadnuť. Príklady zahŕňajú model diagnostiky srdcovej arytmie a model AI na klasifikáciu kožných lézií ako benígnych alebo malígnych. Tieto modely často vyvíjajú univerzitné výskumné skupiny. Dátoví vedci pracujúci ako členovia týchto tímov pomáhajú rýchlejšie diagnostikovať vážne zdravotné problémy a zachraňovať životy.
Nemocničné operácie
Nemocnice musia riadiť hlavné prevádzkové a logistické detaily, s ktorými môžu pomôcť dátoví vedci. Ak pracujete pre nemocnicu, môžete pomocou Predictive Analytics plánovať personálne obsadenie, vyhodnocovať dostupnosť nemocničných postelí v rôznych časoch alebo zlepšovať prevádzku na pohotovosti. Všetka táto práca pomáha nemocniciam čo najlepšie využiť ich zdroje a pomáha pacientom rýchlejšie dostať starostlivosť.
Vývoj nových liekov
Vývoj nových farmaceutických liekov a ich testovanie prostredníctvom klinických skúšok je mimoriadne finančne a časovo náročné. Data Science môže pomôcť urýchliť tieto procesy. Mark Ramsey, Chief Data Officer v GSK, poznamenal, že používanie AI a počítačovej simulácie môže skrátiť proces objavovania liekov na menej ako dva roky. V počiatočných štádiách vývoja môžu vedci údajov použiť veľké množstvo metadát pacientov a informácií z biobánk na lepšie pochopenie genetických mutácií. Keď sa lieky dostanú do skúšobnej fázy, algoritmy môžu simulovať, ako budú drogy fungovať pred testovaním na ľudských subjektoch. Tieto nástroje pomáhajú zvýšiť bezpečnosť nových liekov a urýchliť proces vývoja.
Virtuálne zdravie
Stále viac spoločností vyvíja virtuálne nástroje na zlepšenie a monitorovanie zdravia. Patria sem nositeľné zariadenia a aplikácie. Populárne zdravotnícke aplikácie ponúkajú virtuálne konzultácie s lekárom alebo terapeutom, zatiaľ čo iné vytvárajú platformu na sledovanie jednotlivých symptómov. Stále existuje veľmi aktívny trh s vývojom nových aplikácií a využívaním údajov, ktoré generujú, na vyhodnotenie väčších vzorov.
Je pre vás kariéra v zdravotníctve to pravé?
V zdravotníctve neexistuje jediná úloha Data Science. Organizácie od nemocníc cez poskytovateľov poistenia, biotechnologické spoločnosti až po farmaceutických výskumníkov si najímajú dátových vedcov. Niektoré z týchto úloh budú dosť náročné, vývoj nových modelov na vytváranie nových nástrojov lekárskeho výskumu alebo vytváranie nových riešení v oblasti zdravotnej starostlivosti. Toto je však veľmi obohacujúca kariéra pre dátových vedcov, ktorí chcú zachraňovať životy. Možno neuvidíte svoj vplyv tak priamo ako lekári a sestry, ale budete vedieť, že pomáhate vytvárať lepšie liečebné postupy a zlepšujete kvalitu života pacientov. Pre niektorých ľudí môže tento druh vplyvu vytvoriť príliš veľký stresový tlak. Ale pre ostatných to môže byť perfektná rovnica pre zmysluplnú kariéru v oblasti Data Science.
Dnes iba malé percento vedcov v oblasti údajov pracuje v zdravotníctve a nemocničnom priemysle. V tejto oblasti je však veľký priestor na expanziu. Najmä pre dátových vedcov, ktorí sa zaujímajú o medicínu a chcú priamo prispievať k blahobytu iných ľudí, môže byť kariéra v zdravotníctve uspokojujúcou voľbou.
Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp vás vybaví zručnosťami na vytváranie, nasadzovanie a vylepšovanie modelov strojového učenia, čím vás pripraví na svet, v ktorom AI prináša revolúciu priemyslu.
