Якщо ви прагнете допомагати людям і хочете стати науковцем з обробки даних, вас можуть зацікавити кар’єри в сфері охорони здоров’я та медицини. Ці кар’єрні шляхи можуть кардинально відрізнятися: від керування фінансовими даними для лікарні до допомоги в розробці нових діагностичних інструментів. У будь-якому випадку робота, яку ви виконуєте в галузі охорони здоров’я, допомагає рятувати життя.
Нижче ми окреслили деякі з можливих ролей, які ви можете знайти як спеціаліста з обробки даних, який працює в охороні здоров’я. Читаючи, подумайте, чи хотіли б ви брати участь у більшій кількості досліджень чи проектів, орієнтованих на логістику.
Аналітик страхових випадків
Одна з найбільших частин даних, яку обробляють постачальники медичних послуг, пов’язана з поданням страхових вимог. У цій ролі ви можете аналізувати дані, пов’язані з прийняттям і відхиленням претензій, фінансовими тенденціями та даними демографічного страхування. Ви можете використовувати моделі машинного навчання для виявлення шаблонів і прогнозування потенційних проблем. Ця робота дозволить медичній організації швидко обробляти претензії, заробляти належні гроші та ефективніше допомагати пацієнтам.
Плани лікування
Сьогодні лікарі можуть набагато більше стежити за життям своїх пацієнтів. Додатки та портативні пристрої моніторингу роблять доступними маси даних, але лікарям може бути важко зрозуміти, що з цими даними робити. Як дослідник даних ви можете аналізувати ці дані, щоб виявити закономірності в симптомах і оцінити фактори здоров’я. Ця цінна інформація допомагає лікарям розробляти індивідуальні плани лікування.
Медична візуалізація
Медична візуалізація — це одна з областей, де дослідники даних можуть безпосередньо втручатися в добробут пацієнта. У рамках медичних досліджень спеціалісти з обробки даних допомагають зробити зображення більш точними та чіткими. Вони також допомагають діагностувати скани. Коли лікарі використовують такі візуалізації, як рентген, МРТ і КТ, вони зазвичай діагностують проблеми, переглядаючи результати вручну. Однак іноді проста візуальна перевірка може пропустити незначні аномалії. З іншого боку, методи глибокого навчання можуть оцінити, як має виглядати зображення, і виявити невеликі порушення. Це може призвести до раннього виявлення серйозних проблем зі здоров’ям.
Діагностичні моделі
Науковці даних відповідають за розробку діагностичних моделей, окрім медичного зображення. Машинне навчання та прогнозна аналітика іноді можуть діагностувати проблеми зі здоров’ям швидше, ніж лікарі, і виявити проблеми, які людське око може пропустити. Приклади включають модель для діагностики серцевої аритмії і модель ШІ для класифікації уражень шкіри як доброякісних або злоякісних. Ці моделі часто розробляються університетськими дослідницькими групами. Фахівці з даних, які працюють у цих командах, допомагають швидше діагностувати серйозні проблеми зі здоров’ям і рятувати життя.
Лікарняні операції
Лікарні мають керувати основними операційними та матеріально-технічними деталями, з якими можуть допомогти спеціалісти з обробки даних. Працюючи в лікарні, ви можете використовувати Predictive Analytics для планування персоналу, оцінки наявності лікарняних ліжок у різний час або покращення роботи відділення невідкладної допомоги. Уся ця робота допомагає лікарням максимально ефективно використовувати свої ресурси, а пацієнтам – швидше отримувати допомогу.
Розробка нових ліків
Розробка нових фармацевтичних препаратів і їх випробування шляхом клінічних випробувань потребують надзвичайно великих витрат часу та грошей. Data Science може допомогти прискорити ці процеси. Марк Ремсі, директор із обробки даних GSK, зазначив, що використання штучного інтелекту та комп’ютерного моделювання може скоротити процес відкриття ліків менш ніж до двох років. На ранніх етапах розробки дослідники даних можуть використовувати велику кількість метаданих пацієнтів та інформацію з біобанків, щоб краще зрозуміти генетичні мутації. Коли ліки переходять на фазу випробувань, алгоритми можуть симулювати ефективність препаратів перед тестуванням на людях. Ці інструменти допомагають зробити нові ліки безпечнішими та прискорити процес розробки.
Віртуальне здоров'я
Все більше компаній розробляють віртуальні інструменти для покращення та моніторингу здоров’я. До них належать переносні пристрої та програми. Популярні програми охорони здоров’я пропонують віртуальні консультації з лікарем або терапевтом, а інші створюють платформу для відстеження окремих симптомів. Досі існує дуже активний ринок у розробці нових додатків і у використанні даних, які вони генерують, для оцінки більших шаблонів.
Чи підходить вам кар’єра в галузі охорони здоров’я?
У галузі охорони здоров’я немає єдиної ролі Data Science. Організації, починаючи від лікарень, страхових компаній, біотехнологічних компаній і фармацевтичних дослідників, наймають спеціалістів із обробки даних. Деякі з цих ролей будуть досить складними, розробка нових моделей для створення нових інструментів медичних досліджень або створення нових рішень для охорони здоров’я. Однак це дуже корисна кар’єра для дослідників даних, які хочуть рятувати життя. Можливо, ви не бачите свого впливу так безпосередньо, як лікарі та медсестри, але ви знатимете, що допомагаєте створювати кращі методи лікування та покращувати якість життя пацієнтів. Для деяких людей такий вплив може створити занадто сильний стресовий тиск. Але для інших це може бути ідеальним рівнянням для значущої кар’єри Data Science.
Сьогодні лише невеликий відсоток спеціалістів із обробки даних працює в галузі охорони здоров’я та лікарень. Але в цій сфері є багато можливостей для розширення. Особливо для науковців із обробки даних, які цікавляться медициною та хочуть робити безпосередній внесок у добробут інших людей, кар’єра в галузі охорони здоров’я може стати повноцінним вибором.
Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp надає вам навичок створювати, розгортати та вдосконалювати моделі машинного навчання, готуючи вас до світу, де штучний інтелект робить революцію галузі.
