如果您热衷于帮助人们，并想成为一名数据科学家，您可能会对医疗保健和医学领域的数据科学职业感兴趣。这些职业道路可能会有很大差异，从管理医院的财务数据到帮助开发新的诊断工具。无论哪种方式，您在医疗保健领域所做的工作都有助于拯救生命。
下面，我们概述了作为医疗保健领域的数据科学家您可能会遇到的一些可能的角色。当您阅读时，请考虑您是否愿意参与更多研究或物流导向的项目。
保险理赔分析师
医疗保健提供商处理的最大数据块之一与提交保险索赔有关。在这种角色中，您可能会分析与索赔接受和拒绝、财务趋势和人口保险数据相关的数据。您可以使用机器学习模型来识别模式并预测潜在问题。这项工作将使医疗机构能够快速处理索赔，赚取应得的钱，并更有效地帮助患者。
治疗计划
如今，医生可以更多地监控患者的生活。应用程序和可穿戴监控设备提供大量数据，但医生可能很难弄清楚如何处理这些数据。作为数据科学家，您可以分析这些数据以检测症状模式并评估健康因素。这些有价值的信息有助于医生制定个性化的治疗计划。
医学影像
医学成像是数据科学家可以直接干预患者健康的领域之一。在医学研究中，数据科学家正在帮助使成像更加准确和清晰。他们还帮助诊断扫描。当医生使用 X 射线、MRI 和 CT 扫描等成像技术时，他们通常通过手动查看结果来诊断问题。然而，有时简单的目视检查可能会漏掉细微的异常情况。另一方面，深度学习技术可以评估成像应该是什么样子并检测小的不规则之处。这可以帮助及早发现严重的健康问题。
诊断模型
数据科学家还负责开发医学成像以外的诊断模型。机器学习和预测分析有时可以比医生更快地诊断健康问题，并发现人眼可能错过的问题。示例包括诊断心律失常的模型，以及用于将皮肤病变分类为良性或恶性的人工智能模型 .edu/people/esteva/nature/)。这些模型通常由大学研究小组开发。作为这些团队的成员，数据科学家正在帮助更快地诊断严重的健康问题并拯救生命。
医院运营
医院必须管理主要的运营和后勤细节，数据科学家可以提供帮助。在医院工作，您可以使用预测分析来规划人员配置、评估不同时间医院床位的可用性或改进急诊室操作。所有这些工作都有助于医院充分利用其资源，并帮助患者更快地接受护理。
新药开发
开发新药物并通过临床试验对其进行测试是极其耗费金钱和时间的。数据科学可以帮助加快这些过程。 GSK 首席数据官 Mark Ramsey在医疗保健和医院行业工作。但这个领域还有很大的扩展空间。特别是对于对医学感兴趣并希望直接为他人的福祉做出贡献的数据科学家来说，医疗保健行业可能是一个令人满意的选择。
