Nếu bạn đam mê giúp đỡ mọi người và muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể quan tâm đến sự nghiệp khoa học dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y học. Những con đường sự nghiệp này có thể khác nhau đáng kể, từ quản lý dữ liệu tài chính cho bệnh viện đến giúp phát triển các công cụ chẩn đoán mới. Dù thế nào đi nữa, công việc bạn làm trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ giúp cứu sống nhiều mạng sống.
Dưới đây, chúng tôi đã phác thảo một số vai trò có thể có mà bạn có thể tìm thấy với tư cách là nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Khi bạn đọc, hãy cân nhắc xem bạn muốn tham gia vào nhiều nghiên cứu hơn hay các dự án định hướng hậu cần.
Nhà phân tích yêu cầu bảo hiểm
Một trong những khối dữ liệu lớn nhất mà các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe xử lý có liên quan đến việc nộp đơn yêu cầu bảo hiểm. Với loại vai trò này, bạn có thể phân tích dữ liệu liên quan đến việc chấp nhận và từ chối yêu cầu bồi thường, xu hướng tài chính và dữ liệu bảo hiểm nhân khẩu học. Bạn có thể sử dụng các mô hình Machine Learning để xác định các mẫu và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn. Công việc này sẽ cho phép tổ chức chăm sóc sức khỏe xử lý các yêu cầu bồi thường nhanh chóng, kiếm được số tiền xứng đáng và giúp đỡ bệnh nhân hiệu quả hơn.
Kế hoạch điều trị
Ngày nay, các bác sĩ có thể theo dõi nhiều hơn về cuộc sống của bệnh nhân. Các ứng dụng và thiết bị theo dõi có thể đeo cung cấp rất nhiều dữ liệu, nhưng các bác sĩ có thể khó tìm ra cách xử lý dữ liệu đó. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể phân tích dữ liệu này để phát hiện các kiểu triệu chứng và đánh giá các yếu tố sức khỏe. Thông tin có giá trị này giúp các bác sĩ phát triển kế hoạch điều trị cá nhân.
Hình ảnh y tế
Hình ảnh y tế là một lĩnh vực mà các nhà khoa học dữ liệu có thể can thiệp trực tiếp vào sức khỏe của bệnh nhân. Trong nghiên cứu y học, các nhà khoa học dữ liệu đang giúp tạo ra hình ảnh chính xác và rõ ràng hơn. Họ cũng đang giúp chẩn đoán quét. Khi các bác sĩ sử dụng hình ảnh như chụp X-quang, MRI và CT, họ thường chẩn đoán vấn đề bằng cách xem kết quả theo cách thủ công. Tuy nhiên, đôi khi việc kiểm tra trực quan đơn giản có thể bỏ sót những điểm bất thường nhỏ. Mặt khác, các kỹ thuật Deep Learning có thể đánh giá hình ảnh sẽ trông như thế nào và phát hiện những bất thường nhỏ. Điều này có thể dẫn đến việc phát hiện sớm hơn các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng.
Mô hình chẩn đoán
Các nhà khoa học dữ liệu cũng chịu trách nhiệm phát triển các mô hình chẩn đoán ngoài hình ảnh y tế. Học máy và Phân tích dự đoán đôi khi có thể chẩn đoán các vấn đề sức khỏe nhanh hơn bác sĩ và phát hiện các vấn đề mà mắt người có thể bỏ sót. Các ví dụ bao gồm mô hình chẩn đoán chứng rối loạn nhịp tim và Mô hình AI để phân loại các tổn thương da là lành tính hoặc ác tính. Những mô hình này thường được phát triển bởi các nhóm nghiên cứu ở trường đại học. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc với tư cách là thành viên của các nhóm này đang giúp chẩn đoán các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng nhanh hơn và cứu sống nhiều người.
###Hoạt động của bệnh viện
Các bệnh viện phải quản lý các chi tiết vận hành và hậu cần chính mà các nhà khoa học dữ liệu có thể trợ giúp. Làm việc cho một bệnh viện, bạn có thể sử dụng Phân tích dự đoán để lập kế hoạch nhân sự, đánh giá tình trạng sẵn có của giường bệnh tại các thời điểm khác nhau hoặc cải thiện hoạt động của phòng cấp cứu. Tất cả công việc này giúp các bệnh viện tận dụng tối đa nguồn lực của mình và giúp bệnh nhân được chăm sóc nhanh hơn.
Phát triển thuốc mới
Việc phát triển các loại dược phẩm mới và thử nghiệm chúng thông qua các thử nghiệm lâm sàng là cực kỳ tốn kém về tiền bạc và thời gian. Khoa học dữ liệu có thể giúp đẩy nhanh các quá trình này. Mark Ramsey, Giám đốc dữ liệu tại GSK, lưu ý rằng việc sử dụng AI và mô phỏng máy tính có thể giảm quá trình phát hiện thuốc xuống còn chưa đầy hai năm. Trong giai đoạn phát triển ban đầu, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng một lượng lớn siêu dữ liệu của bệnh nhân và thông tin từ ngân hàng sinh học để hiểu rõ hơn về đột biến gen. Khi thuốc chuyển sang giai đoạn thử nghiệm, các thuật toán có thể mô phỏng cách thức hoạt động của thuốc trước khi thử nghiệm trên người. Những công cụ này giúp tạo ra các loại thuốc mới an toàn hơn và đẩy nhanh quá trình phát triển.
Sức khỏe ảo
Ngày càng có nhiều công ty phát triển các công cụ ảo để cải thiện và theo dõi sức khỏe. Chúng bao gồm các thiết bị đeo được và ứng dụng. Các ứng dụng chăm sóc sức khỏe phổ biến cung cấp tư vấn ảo với bác sĩ hoặc nhà trị liệu, trong khi những ứng dụng khác tạo nền tảng để theo dõi các triệu chứng riêng lẻ. Vẫn còn một thị trường rất năng động trong việc phát triển ứng dụng mới và sử dụng dữ liệu họ tạo ra để đánh giá các mẫu lớn hơn.
Nghề chăm sóc sức khỏe có phù hợp với bạn không?
Không có vai trò Khoa học dữ liệu duy nhất trong ngành chăm sóc sức khỏe. Các tổ chức từ bệnh viện, nhà cung cấp bảo hiểm, công ty công nghệ sinh học đến nhà nghiên cứu dược phẩm đều đang tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu. Một số vai trò này sẽ khá khó khăn, phát triển các mô hình mới để tạo ra các công cụ nghiên cứu y tế mới hoặc tạo ra các giải pháp chăm sóc sức khỏe mới. Tuy nhiên, đây là một nghề nghiệp rất bổ ích đối với các nhà khoa học dữ liệu muốn cứu sống. Bạn có thể không nhìn thấy tác động của mình một cách trực tiếp như các bác sĩ và y tá, nhưng bạn sẽ biết rằng bạn đang giúp tạo ra các phương pháp điều trị tốt hơn và cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân. Đối với một số người, loại tác động này có thể tạo ra quá nhiều áp lực căng thẳng. Nhưng đối với những người khác, nó có thể là phương trình hoàn hảo cho sự nghiệp Khoa học Dữ liệu có ý nghĩa.
Ngày nay, chỉ một tỷ lệ nhỏ các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong ngành chăm sóc sức khỏe và bệnh viện. Nhưng có rất nhiều cơ hội để mở rộng trong lĩnh vực này. Đặc biệt đối với các nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến y học và muốn đóng góp trực tiếp cho phúc lợi của người khác, sự nghiệp trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể là một lựa chọn hoàn hảo.
