Om du brinner för att hjälpa människor och vill bli datavetare kan du vara intresserad av datavetenskapliga karriärer inom hälso- och sjukvård och medicin. Dessa karriärvägar kan variera drastiskt, från att hantera finansiella data för ett sjukhus, till att hjälpa till att utveckla nya diagnostiska verktyg. Hur som helst, det arbete du gör inom sjukvården hjälper till att rädda liv.
Nedan har vi beskrivit några av de möjliga roller du kan hitta som datavetare som arbetar inom sjukvården. När du läser, fundera på om du föredrar att vara involverad i mer forskning eller logistikinriktade projekt.
Försäkringsskadeanalytiker
En av de största databitarna som vårdgivare behandlar är relaterad till att lämna in försäkringskrav. I den här typen av roll kan du analysera data relaterade till anspråksacceptans och -avslag, ekonomiska trender och demografiska försäkringsdata. Du kan använda maskininlärningsmodeller för att identifiera mönster och förutsäga potentiella problem. Detta arbete kommer att göra det möjligt för vårdorganisationen att behandla anspråk snabbt, tjäna pengarna de förtjänar och hjälpa patienterna mer effektivt.
Behandlingsplaner
Idag kan läkare övervaka mycket mer om sina patienters liv. Appar och bärbara övervakningsenheter gör massor av data tillgänglig, men det kan vara svårt för läkare att ta reda på vad de ska göra med dessa uppgifter. Som datavetare kan du analysera dessa data för att upptäcka mönster i symtom och utvärdera hälsofaktorer. Denna värdefulla information hjälper läkare att utveckla individuella behandlingsplaner.
Medicinsk bildbehandling
Medicinsk bildbehandling är ett område där dataforskare kan göra ett direkt ingripande i en patients välbefinnande. Inom medicinsk forskning hjälper datavetare till att göra bildbehandlingen mer exakt och tydlig. De hjälper också till att diagnostisera skanningar. När läkare använder avbildning som röntgen, MRI och CT-skanningar, diagnostiserar de vanligtvis problem genom att manuellt titta på resultaten. Ibland kan dock en enkel visuell kontroll missa mindre anomalier. Deep Learning-tekniker kan å andra sidan utvärdera hur bildbehandling ska se ut och upptäcka små oegentligheter. Detta kan leda till att allvarliga hälsoproblem upptäcks tidigare.
Diagnostiska modeller
Dataforskare är också ansvariga för att utveckla diagnostiska modeller utöver medicinsk bildbehandling. Maskininlärning och prediktiv analys kan ibland diagnostisera hälsoproblem snabbare än läkare och upptäcka problem som mänskliga ögon kan missa. Exempel inkluderar en modell för att diagnostisera hjärtarytmi, och en AI-modell för att klassificera hudskador som antingen benigna eller maligna .edu/people/esteva/nature/). Dessa modeller utvecklas ofta av universitetsbaserade forskargrupper. Dataforskare som arbetar som medlem i dessa team hjälper till att diagnostisera allvarliga hälsoproblem snabbare och rädda liv.
Sjukhusverksamhet
Sjukhus måste hantera stora operativa och logistiska detaljer, vilket datavetare kan hjälpa till med. När du arbetar på ett sjukhus kan du använda Predictive Analytics för att planera bemanning, utvärdera tillgängligheten av sjukhussängar vid olika tidpunkter eller förbättra akutmottagningen. Allt detta arbete hjälper sjukhusen att få ut det mesta av sina resurser och hjälper patienter att få vård snabbare.
Ny drogutveckling
Att utveckla nya läkemedel och testa dem genom kliniska prövningar är extremt pengar och tidskrävande. Data Science kan hjälpa till att påskynda dessa processer. Mark Ramsey, Chief Data Officer på GSK, noterade att användning av AI och datorsimulering kan minska läkemedelsupptäcktsprocessen till mindre än två år. I de tidiga utvecklingsstadierna kan dataforskare använda stora mängder patientmetadata och information från biobanker för att bättre förstå genetiska mutationer. När droger går in i försöksfasen kan algoritmer simulera hur droger kommer att prestera innan de testas på människor. Dessa verktyg hjälper till att göra nya läkemedel säkrare och påskynda utvecklingsprocessen.
Virtuell hälsa
Fler och fler företag utvecklar virtuella verktyg för att förbättra och övervaka hälsan. Dessa inkluderar bärbara enheter och appar. Populära vårdappar erbjuder virtuella konsultationer med en läkare eller terapeut, medan andra skapar en plattform för att spåra individuella symptom. Det finns fortfarande en mycket aktiv marknad för att utveckla nya appar och att använda den data de genererar för att utvärdera större mönster.
Är en karriär inom vården rätt för dig?
Det finns ingen enskild Data Science-roll inom sjukvården. Organisationer som sträcker sig från sjukhus, till försäkringsleverantörer, till bioteknikföretag, till läkemedelsforskare anställer datavetare. Vissa av dessa roller kommer att vara ganska utmanande, att utveckla nya modeller för att skapa nya medicinska forskningsverktyg eller skapa nya hälsovårdslösningar. Detta är dock en mycket givande karriär för datavetare som vill rädda liv. Du kanske inte ser din påverkan så direkt som läkare och sjuksköterskor gör, men du kommer att veta att du hjälper till att skapa bättre behandlingar och förbättra patienternas livskvalitet. För vissa människor kan denna typ av påverkan skapa för mycket stress. Men för andra kan det vara den perfekta ekvationen för en meningsfull datavetenskapskarriär.
Idag arbetar bara en liten andel av datavetarna inom hälso- och sjukvårds- och sjukhusindustrin. Men det finns mycket utrymme för expansion inom detta område. Speciellt för datavetare som är intresserade av medicin och vill bidra direkt till andra människors välfärd kan karriärer inom vården vara ett tillfredsställande val.
Code Labs Academys Data Science & AI Bootcamp utrustar dig med färdigheter att bygga, distribuera och förfina maskininlärningsmodeller, och förbereder dig för en värld där AI revolutionerar industrier.
