В настоящее время мы переживаем революцию в использовании больших данных и анализа ИТ во многих областях науки, включая медицину. Сфера здравоохранения однозначно требует оптимизации и без Data Science не обойтись. По оценкам исследователей США и Канады, если бы данные были лучше проанализированы, расходы на здравоохранение можно было бы сократить на 25%.
Следует отметить, что автоматизация сбора данных приводит к увеличению количества информации, которая появляется во врачебной среде. Если раньше врач ограничивался тем, что наблюдал и вел документацию, то теперь практически всё поступает в Интернет-систему:
Говорят, что «данные - это новая нефть», новый сверхприбыльный товар, который вышел на рынок. Сравнение с сырой нефтью не случайно, потому что, прежде чем сырье будет готово для выгодной продажи, оно должно пройти множество процессов. То же самое и с данными - с ними нужно обращаться, как с первичным сырьем и обрабатывать.
Каждый диагноз, каждая процедура, каждая последующая капельница – ценная информация. Анализируя их, мы можем сделать вывод, каково текущее состояние пациента, но только ли это? Имея достаточно данных, можем ли мы сказать, каковы шансы на полное выздоровление? Может быть, мы могли бы даже посоветовать врачу, что нужно делать дальше, чтобы пациент быстро выздоровел, а затраты на его лечение были оптимальными? Имея достаточно медицинских данных, мы действительно можем сделать полезные выводы о лечении, но для того, чтобы делать это эффективно, нужны хорошие инструменты и грамотные специалисты.
Когда пациент контактирует с системой здравоохранения, создается множество данных. Применение Data Science касается обработки медицинских данных, построения алгоритмов, поддерживающих медицинские диагнозы, и использования анализа данных для оценки клинических испытаний. Чтобы стать частью этого увлекательного исследовательского процесса, достаточно отучиться на «Факультете Data Science в медицине» от образовательной экосистемы GeekBrains.
Программа курса разработана таким образом, что подойдет абсолютно всем: новичкам, аналитикам, медицинским работникам. На курсе опытные специалисты научат вас обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, анализировать сигналы ЭЭГ и рентгеновские изображения. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения. Продолжительность – 18 месяцев (плюс 6 месяцев для медицинской специализации). Если успешно дойдете до конца курса, вам гарантировано трудоустройство.
Курс дает всё необходимое для уверенного старта в работе:
► Основы языка Python, высшая математика, матанализ, теория вероятностей и математическая статистика.
► Линейная алгебра, машинное обучение, библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, алгоритмы и структуры данных на Python, алгоритмы анализа данных, MySQL.
► Обработка естественного языка и использование компьютерного зрения в медицине.
► Нейронные сети.
► Анализ данных в медицине.
► Прикладные задачи анализа медицинских данных.
Если вас пугают перечисленные выше термины, подумайте о том, что эта профессия обеспечит вам достойный заработок и востребованность на рынке труда. Сегодня специалистов мало, работодатели соревнуются между собой, обещая соискателям отличную зарплату и множество дополнительных «плюшек». Для специалиста по Data Science в медицине без опыта работы зарплата стартует от 120 000 рублей. Дальше – больше. Но все это только при условии наличия качественной базы и навыков.
: info@uzmedinfo.uz
: Республика Узбекистан, г. Ташкент, Шайхантоурский р-н., ул.Навоий, 12, Индекс: 100011
: +998 (71) 267-00-77
