İnsanlara yardım etme konusunda tutkuluysanız ve veri bilimcisi olmak istiyorsanız sağlık ve tıp alanlarında veri bilimi kariyerleri ilginizi çekebilir. Bu kariyer yolları, bir hastanenin finansal verilerini yönetmekten yeni teşhis araçlarının geliştirilmesine yardımcı olmaya kadar büyük ölçüde farklılık gösterebilir. Her iki durumda da sağlık alanında yaptığınız çalışmalar hayat kurtarmaya yardımcı olur.
Aşağıda, sağlık sektöründe çalışan bir veri bilimci olarak bulabileceğiniz olası rollerden bazılarını özetledik. Okurken, daha fazla araştırmaya mı yoksa lojistik odaklı projelere mi dahil olmayı tercih edeceğinizi düşünün.
Sigorta Hasar Analisti
Sağlık hizmeti sağlayıcılarının işlediği en büyük veri yığınlarından biri sigorta taleplerinin dosyalanmasıyla ilgilidir. Bu tür bir görevde, talep kabulleri ve redleri, finansal eğilimler ve demografik sigorta verileriyle ilgili verileri analiz edebilirsiniz. Kalıpları belirlemek ve olası sorunları tahmin etmek için Makine Öğrenimi modellerini kullanabilirsiniz. Bu çalışma, sağlık kuruluşunun talepleri hızlı bir şekilde işleme koymasına, hak ettiği parayı kazanmasına ve hastalara daha verimli yardımcı olmasına olanak sağlayacak.
Tedavi Planları
Günümüzde doktorlar hastalarının hayatlarını çok daha fazla takip edebiliyor. Uygulamalar ve giyilebilir izleme cihazları tonlarca veriyi kullanılabilir hale getiriyor ancak doktorların bu verilerle ne yapacaklarını bulmaları zor olabilir. Bir veri bilimci olarak semptomlardaki kalıpları tespit etmek ve sağlık faktörlerini değerlendirmek için bu verileri analiz edebilirsiniz. Bu değerli bilgiler doktorların kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmelerine yardımcı olur.
Tıbbi Görüntüleme
Tıbbi görüntüleme, veri bilimcilerin hastanın sağlığına doğrudan müdahale edebileceği alanlardan biridir. Veri bilimcileri tıbbi araştırmalar kapsamında görüntülemenin daha doğru ve net olmasına yardımcı oluyor. Ayrıca taramaların teşhis edilmesine de yardımcı oluyorlar. Doktorlar röntgen, MRI ve CT taramaları gibi görüntüleme yöntemlerini kullandıklarında genellikle sonuçlara manuel olarak bakarak sorunları teşhis ederler. Ancak bazen basit bir görsel kontrol küçük anormallikleri gözden kaçırabilir. Derin Öğrenme teknikleri ise görüntülemenin nasıl görünmesi gerektiğini değerlendirip küçük düzensizlikleri tespit edebiliyor. Bu, ciddi sağlık sorunlarının daha erken tespit edilmesine yol açabilir.
Teşhis Modelleri
Veri bilimcileri tıbbi görüntülemenin ötesinde teşhis modelleri geliştirmekten de sorumludur. Makine Öğrenimi ve Tahmine Dayalı Analitik, bazen sağlık sorunlarını doktorlardan daha hızlı teşhis edebilir ve insan gözünün gözden kaçırabileceği sorunları tespit edebilir. Örnekler arasında kalp aritmisini teşhis etmeye yönelik bir model ve cilt lezyonlarını iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırmaya yönelik bir yapay zeka modeli yer alır. .edu/insanlar/esteva/doğa/). Bu modeller genellikle üniversite merkezli araştırma grupları tarafından geliştirilmektedir. Bu ekiplerin bir üyesi olarak çalışan veri bilimcileri, ciddi sağlık sorunlarının daha hızlı teşhis edilmesine ve hayat kurtarılmasına yardımcı oluyor.
Hastane Operasyonları
Hastaneler, veri bilimcilerin yardımcı olabileceği önemli operasyonel ve lojistik ayrıntıları yönetmek zorundadır. Bir hastanede çalışırken, personel planlamak, farklı zamanlarda hastane yataklarının kullanılabilirliğini değerlendirmek veya acil servis operasyonlarını iyileştirmek için Predictive Analytics'i kullanabilirsiniz. Tüm bu çalışmalar hastanelerin kaynaklarından en iyi şekilde yararlanmasına ve hastaların daha hızlı bakım almasına yardımcı oluyor.
Yeni İlaç Geliştirme
Yeni farmasötik ilaçların geliştirilmesi ve bunların klinik deneylerle test edilmesi son derece para ve zaman gerektirir. Veri Bilimi bu süreçleri hızlandırmaya yardımcı olabilir. Mark Ramsey, GSK Veri Direktörü, yapay zeka ve bilgisayar simülasyonunun kullanılmasının ilaç keşif sürecini iki yıldan daha kısa bir süreye indirebileceğini kaydetti. Gelişimin ilk aşamalarında veri bilimcileri, genetik mutasyonları daha iyi anlamak için büyük miktarda hasta meta verilerini ve biyobankalardan gelen bilgileri kullanabilir. İlaçlar deneme aşamasına geçtiğinde algoritmalar, ilaçların insan denekler üzerinde test edilmeden önce nasıl performans göstereceğini simüle edebilir. Bu araçlar yeni ilaçları daha güvenli hale getirmeye ve geliştirme sürecini hızlandırmaya yardımcı oluyor.
Sanal Sağlık
Giderek daha fazla şirket sağlığı iyileştirmek ve izlemek için sanal araçlar geliştiriyor. Bunlar giyilebilir cihazları ve uygulamaları içerir. Popüler sağlık uygulamaları bir doktor veya terapistle sanal konsültasyonlar sunarken diğerleri bireysel semptomları izlemek için bir platform oluşturur. Yeni uygulamalar geliştirme ve bunların ürettiği verileri daha büyük kalıpları değerlendirmek için kullanma konusunda hâlâ çok aktif bir pazar var.
Sağlık sektöründe kariyer sizin için uygun mu?
Sağlık sektöründe tek bir Veri Bilimi rolü yoktur. Hastanelerden sigorta sağlayıcılarına, biyoteknoloji şirketlerinden ilaç araştırmacılarına kadar birçok kuruluş veri bilimcilerini işe alıyor. Bu rollerden bazıları, yeni tıbbi araştırma araçları oluşturmak veya yeni sağlık hizmetleri çözümleri oluşturmak için yeni modeller geliştirmek gibi oldukça zorlu olacak. Ancak bu, hayat kurtarmak isteyen veri bilimcileri için çok ödüllendirici bir kariyer. Etkinizi doktorlar ve hemşireler kadar doğrudan göremeyebilirsiniz ancak daha iyi tedaviler oluşturulmasına ve hastaların yaşam kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olduğunuzu bileceksiniz. Bazı insanlar için bu tür bir etki çok fazla stresli baskı yaratabilir. Ancak diğerleri için anlamlı bir Veri Bilimi kariyeri için mükemmel bir denklem olabilir.
Günümüzde veri bilimcilerin yalnızca küçük bir yüzdesi sağlık ve hastane sektörlerinde çalışıyor. Ancak bu alanda genişletilebilecek çok yer var. Özellikle tıpla ilgilenen ve diğer insanların refahına doğrudan katkıda bulunmak isteyen veri bilimcileri için sağlık alanında kariyer tatmin edici bir seçim olabilir.
