หากคุณหลงใหลในการช่วยเหลือผู้คน และต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจสนใจอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการดูแลสุขภาพและการแพทย์ เส้นทางอาชีพเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก ตั้งแต่การจัดการข้อมูลทางการเงินสำหรับโรงพยาบาล ไปจนถึงการช่วยพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยใหม่ๆ ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด งานที่คุณทำในสาขาการดูแลสุขภาพจะช่วยรักษาชีวิตผู้คนได้
ด้านล่างนี้ เราได้สรุปบทบาทที่เป็นไปได้บางส่วนที่คุณอาจพบในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานด้านการดูแลสุขภาพ ขณะที่คุณอ่าน ให้พิจารณาว่าคุณอยากจะมีส่วนร่วมในการวิจัยเพิ่มเติมหรือโครงการที่มุ่งเน้นด้านลอจิสติกส์
นักวิเคราะห์สินไหมประกันภัย
หนึ่งในข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพดำเนินการเกี่ยวข้องกับการยื่นเคลมประกัน ในบทบาทประเภทนี้ คุณอาจวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการยอมรับและการปฏิเสธการเรียกร้อง แนวโน้มทางการเงิน และข้อมูลการประกันภัยด้านประชากรศาสตร์ คุณอาจใช้โมเดล Machine Learning เพื่อระบุรูปแบบ และคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น งานนี้จะช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนได้อย่างรวดเร็ว ได้รับเงินตามที่สมควร และช่วยเหลือผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แผนการรักษา
ปัจจุบัน แพทย์สามารถติดตามชีวิตของผู้ป่วยได้มากขึ้น แอพและอุปกรณ์ตรวจสอบที่สวมใส่ได้ทำให้มีข้อมูลมากมาย แต่อาจเป็นเรื่องยากสำหรับแพทย์ที่จะพิจารณาว่าจะทำอย่างไรกับข้อมูลนั้น ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อตรวจจับรูปแบบอาการและประเมินปัจจัยด้านสุขภาพได้ ข้อมูลอันมีค่านี้ช่วยให้แพทย์สามารถพัฒนาแผนการรักษาเฉพาะบุคคลได้
การถ่ายภาพทางการแพทย์
การสร้างภาพทางการแพทย์เป็นพื้นที่หนึ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้ามาแทรกแซงสุขภาพของผู้ป่วยได้โดยตรง ในการวิจัยทางการแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกำลังช่วยให้การถ่ายภาพมีความแม่นยำและชัดเจนยิ่งขึ้น พวกเขายังช่วยวินิจฉัยการสแกนด้วย เมื่อแพทย์ใช้การถ่ายภาพ เช่น การเอกซเรย์ MRI และการสแกน CT แพทย์มักจะวินิจฉัยปัญหาโดยการดูผลลัพธ์ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม ในบางครั้ง การตรวจสอบด้วยสายตาธรรมดาๆ อาจทำให้พลาดความผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ ได้ ในทางกลับกัน เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสามารถประเมินว่าการถ่ายภาพควรมีลักษณะอย่างไรและตรวจจับความผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ ได้ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตรวจพบปัญหาสุขภาพที่ร้ายแรงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
โมเดลการวินิจฉัย
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาแบบจำลองการวินิจฉัยนอกเหนือจากการถ่ายภาพทางการแพทย์เช่นกัน บางครั้งแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถวินิจฉัยปัญหาด้านสุขภาพได้เร็วกว่าแพทย์ และตรวจพบปัญหาที่สายตามนุษย์อาจมองข้ามไป ตัวอย่าง ได้แก่ แบบจำลองเพื่อ วินิจฉัยภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะ และ แบบจำลอง AI สำหรับการจำแนกรอยโรคที่ผิวหนังว่าไม่ร้ายแรงหรือร้ายแรง โมเดลเหล่านี้มักได้รับการพัฒนาโดยกลุ่มวิจัยในมหาวิทยาลัย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานในฐานะสมาชิกของทีมเหล่านี้กำลังช่วยวินิจฉัยปัญหาสุขภาพร้ายแรงได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและช่วยชีวิตผู้คนได้
ปฏิบัติการโรงพยาบาล
โรงพยาบาลต้องจัดการรายละเอียดการดำเนินงานและลอจิสติกส์ที่สำคัญ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยได้ การทำงานให้กับโรงพยาบาล คุณอาจใช้ Predictive Analytics เพื่อวางแผนการจัดบุคลากร ประเมินความพร้อมของเตียงในโรงพยาบาลในเวลาที่ต่างกัน หรือปรับปรุงการปฏิบัติงานในห้องฉุกเฉิน งานทั้งหมดนี้ช่วยให้โรงพยาบาลใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุด และช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
การพัฒนายาใหม่
การพัฒนายารักษาโรคใหม่ๆ และการทดสอบยาผ่านการทดลองทางคลินิกต้องใช้เงินและเวลาอย่างมาก วิทยาการข้อมูลสามารถช่วยเร่งกระบวนการเหล่านี้ได้ Mark Ramsey ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูลของ GSK ตั้งข้อสังเกตว่าการใช้ AI และการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์สามารถลดกระบวนการค้นพบยาให้เหลือน้อยกว่าสองปีได้ ในช่วงแรกของการพัฒนา นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลเมตาของผู้ป่วยจำนวนมาก และข้อมูลจากธนาคารชีวภาพ เพื่อทำความเข้าใจการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมได้ดียิ่งขึ้น เมื่อยาเข้าสู่ระยะทดลอง อัลกอริธึมสามารถจำลองประสิทธิภาพของยาก่อนการทดสอบในมนุษย์ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยทำให้ยาใหม่ปลอดภัยยิ่งขึ้น และเร่งกระบวนการพัฒนา
สุขภาพเสมือนจริง
บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังพัฒนาเครื่องมือเสมือนจริงเพื่อปรับปรุงและติดตามสุขภาพ ซึ่งรวมถึงอุปกรณ์สวมใส่และแอปต่างๆ แอปดูแลสุขภาพยอดนิยมให้คำปรึกษาเสมือนจริงกับแพทย์หรือนักบำบัด ในขณะที่แอปอื่นๆ สร้างแพลตฟอร์มสำหรับติดตามอาการของแต่ละบุคคล ยังคงมีตลาดที่กระตือรือร้นในการพัฒนาแอปใหม่ๆ และในการใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อประเมินรูปแบบที่ใหญ่ขึ้น
อาชีพด้านการดูแลสุขภาพเหมาะกับคุณหรือไม่?
ไม่มีบทบาทด้าน Data Science ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ องค์กรตั้งแต่โรงพยาบาล ผู้ให้บริการประกันภัย บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพ ไปจนถึงนักวิจัยด้านเภสัชกรรม กำลังจ้างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล บทบาทบางส่วนเหล่านี้ค่อนข้างท้าทาย โดยจะพัฒนาโมเดลใหม่เพื่อสร้างเครื่องมือวิจัยทางการแพทย์ใหม่ๆ หรือสร้างโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นอาชีพที่คุ้มค่ามากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการช่วยชีวิต คุณอาจไม่เห็นผลกระทบของคุณโดยตรงเหมือนกับที่แพทย์และพยาบาลเห็น แต่คุณจะรู้ว่าคุณกำลังช่วยสร้างการรักษาที่ดีขึ้น และปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย สำหรับบางคน ผลกระทบประเภทนี้อาจสร้างแรงกดดันมากเกินไป แต่สำหรับคนอื่นๆ นี่อาจเป็นสมการที่สมบูรณ์แบบสำหรับอาชีพ Data Science ที่มีความหมาย
ปัจจุบัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนน้อย ทำงานในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและโรงพยาบาล แต่ยังมีพื้นที่อีกมากสำหรับการขยายสาขานี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สนใจด้านการแพทย์ และต้องการมีส่วนร่วมโดยตรงต่อสวัสดิการของผู้อื่น อาชีพด้านการดูแลสุขภาพอาจเป็นทางเลือกที่เติมเต็มได้
