Če radi pomagate ljudem in želite postati podatkovni znanstvenik, vas bodo morda zanimale kariere podatkovne znanosti v zdravstvu in medicini. Te poklicne poti se lahko zelo razlikujejo, od upravljanja finančnih podatkov za bolnišnico do pomoči pri razvoju novih diagnostičnih orodij. Kakor koli že, delo, ki ga opravljate na področju zdravstva, pomaga reševati življenja.
Spodaj smo predstavili nekaj možnih vlog, ki jih lahko najdete kot podatkovni znanstvenik, ki dela v zdravstvu. Med branjem razmislite, ali bi raje sodelovali pri več raziskovalnih ali logistično usmerjenih projektih.
Analitik zavarovalnih zahtevkov
Eden največjih kosov podatkov, ki jih izvajalci zdravstvenih storitev obdelujejo, je povezan z vlaganjem zavarovalnih zahtevkov. V tej vrsti vloge lahko analizirate podatke v zvezi s sprejemi in zavrnitvami zahtevkov, finančnimi trendi in demografskimi podatki o zavarovanju. Modele strojnega učenja lahko uporabite za prepoznavanje vzorcev in predvidevanje morebitnih težav. To delo bo zdravstveni organizaciji omogočilo hitro obdelavo zahtevkov, zaslužek denarja, ki si ga zasluži, in učinkovitejšo pomoč bolnikom.
Načrti zdravljenja
Danes lahko zdravniki spremljajo veliko več življenja svojih pacientov. Aplikacije in nosljive naprave za spremljanje omogočajo na voljo ogromno podatkov, vendar bo zdravnikom morda težko ugotoviti, kaj storiti s temi podatki. Kot podatkovni znanstvenik lahko te podatke analizirate, da odkrijete vzorce simptomov in ocenite zdravstvene dejavnike. Te dragocene informacije zdravnikom pomagajo razviti individualne načrte zdravljenja.
Medicinsko slikanje
Medicinsko slikanje je eno od področij, kjer lahko podatkovni znanstveniki neposredno posegajo v bolnikovo dobro počutje. V okviru medicinskih raziskav podatkovni znanstveniki pomagajo narediti slike natančnejše in jasnejše. Pomagajo tudi pri diagnosticiranju skeniranja. Ko zdravniki uporabljajo slikanje, kot so rentgenski žarki, magnetna resonanca in računalniška tomografija, običajno diagnosticirajo težave tako, da ročno pogledajo rezultate. Včasih pa lahko preprost vizualni pregled spregleda manjše nepravilnosti. Po drugi strani pa lahko tehnike globokega učenja ocenijo, kako naj bi slikanje izgledalo, in zaznajo majhne nepravilnosti. To lahko privede do zgodnjega odkrivanja resnih zdravstvenih težav.
Diagnostični modeli
Podatkovni znanstveniki so odgovorni tudi za razvoj diagnostičnih modelov, ki presegajo medicinsko slikanje. Strojno učenje in napovedna analitika lahko včasih diagnosticirata zdravstvene težave hitreje kot zdravniki in odkrijeta težave, ki bi jih človeško oko morda spregledalo. Primeri vključujejo model za diagnosticiranje srčne aritmije in model AI za razvrščanje kožnih lezij kot benignih ali malignih. Te modele pogosto razvijajo raziskovalne skupine na univerzah. Podatkovni znanstveniki, ki delajo kot člani teh skupin, pomagajo hitreje diagnosticirati resne zdravstvene težave in rešujejo življenja.
Bolnišnične operacije
Bolnišnice morajo upravljati glavne operativne in logistične podrobnosti, pri katerih lahko pomagajo podatkovni znanstveniki. Če delate v bolnišnici, lahko uporabite napovedno analitiko za načrtovanje zaposlovanja, ocenjevanje razpoložljivosti bolnišničnih postelj ob različnih urah ali izboljšanje delovanja urgence. Vse to delo pomaga bolnišnicam, da kar najbolje izkoristijo svoje vire, bolnikom pa pomaga, da prejmejo oskrbo hitreje.
Razvoj novih zdravil
Razvijanje novih farmacevtskih zdravil in njihovo testiranje s kliničnimi preskušanji je izjemno denarno in časovno zahtevno. Data Science lahko pomaga pospešiti te procese. Mark Ramsey, vodja podatkov pri GSK, opozoril, da lahko uporaba umetne inteligence in računalniške simulacije skrajša postopek odkrivanja zdravil na manj kot dve leti. V zgodnjih fazah razvoja lahko podatkovni znanstveniki uporabijo velike količine metapodatkov bolnikov in informacij iz biobank za boljše razumevanje genetskih mutacij. Ko zdravila preidejo v preskusno fazo, lahko algoritmi simulirajo, kako bodo zdravila delovala pred testiranjem na ljudeh. Ta orodja pomagajo narediti nova zdravila varnejša in pospešijo razvojni proces.
Virtualno zdravje
Vse več podjetij razvija virtualna orodja za izboljšanje in spremljanje zdravja. Sem spadajo nosljive naprave in aplikacije. Priljubljene zdravstvene aplikacije ponujajo virtualna posvetovanja z zdravnikom ali terapevtom, medtem ko druge ustvarjajo platformo za sledenje posameznim simptomom. Še vedno obstaja zelo aktiven trg pri razvoju novih aplikacij in uporabi podatkov, ki jih ustvarijo, za ocenjevanje večjih vzorcev.
Ali je kariera v zdravstvu prava za vas?
V zdravstveni industriji ni enotne vloge Data Science. Organizacije, od bolnišnic do zavarovalnic, biotehnoloških podjetij in farmacevtskih raziskovalcev, najemajo podatkovne znanstvenike. Nekatere od teh vlog bodo precej zahtevne, saj bodo razvijale nove modele za ustvarjanje novih medicinskih raziskovalnih orodij ali ustvarjale nove zdravstvene rešitve. Vendar pa je to zelo nagrajujoča kariera za podatkovne znanstvenike, ki želijo reševati življenja. Morda svojega vpliva ne vidite tako neposredno kot zdravniki in medicinske sestre, vendar boste vedeli, da pomagate ustvariti boljše zdravljenje in izboljšati kakovost življenja bolnikov. Za nekatere ljudi lahko ta vrsta vpliva povzroči prevelik stresni pritisk. Toda za druge je morda popolna enačba za smiselno kariero v znanosti o podatkih.
Danes le majhen odstotek podatkovnih znanstvenikov dela v zdravstveni in bolnišnični industriji. Toda na tem področju je veliko prostora za širitev. Zlasti za podatkovne znanstvenike, ki jih zanima medicina in želijo neposredno prispevati k blaginji drugih ljudi, je kariera v zdravstvu lahko izpolnjujoča izbira.
