हाल के वर्षों में, स्वास्थ्य देखभाल के साथ डेटा विज्ञान एकीकरण ने सटीक विश्लेषण, पूर्वानुमानित मॉडलिंग और साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करके उद्योग में क्रांति ला दी है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग में डेटा विश्लेषण अनुप्रयोगों में बीमारियों का निदान करना, व्यक्तिगत उपचार योजनाएं तैयार करना और रोगी परिणामों में सुधार करना शामिल है।
अन्य विकसित देशों की तरह, भारत भी बीमारी का पता लगाने और निदान, दवा की खोज और विकास, स्वास्थ्य देखभाल संसाधन जैसे विविध स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्रों में अत्याधुनिक एआई-आधारित प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाकर स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में डेटा विज्ञान को बड़े पैमाने पर एकीकृत करता है। अनुकूलन, सटीक चिकित्सा, और सार्वजनिक स्वास्थ्य निगरानी और महामारी का पूर्वानुमान।
हेल्थकेयर में डेटा साइंस: कोविड19 के दौरान योगदान
हाल के इतिहास के सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक, जो स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि कैसे डेटा विज्ञान ने स्वास्थ्य सेवा में महत्वपूर्ण योगदान दिया, यह COVID-19 महामारी के दौरान है। एआई एल्गोरिदम ने कोरोना वायरस के त्वरित और सटीक निदान में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है और वायरस के प्रसार पर नज़र रखने और भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
एआई ने महामारी विज्ञान डेटा, गतिशीलता पैटर्न और सोशल मीडिया फ़ीड सहित बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट के मजबूत विश्लेषण की सुविधा प्रदान की, जिससे जनता और निर्णय निर्माताओं दोनों को सहायता मिली। इसके अलावा, एआई-आधारित मॉडल ने संक्रमण दर का पूर्वानुमान लगाने, उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करने और सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों की जानकारी देने की अनुमति दी।
आवश्यक योग्यता एवं कौशल
डेटा विज्ञान स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र में तेजी से एकीकृत होने वाले महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से एक है, जहां डेटा वैज्ञानिक, स्वास्थ्य डेटा विश्लेषक और स्वास्थ्य डेटा इंजीनियर सामूहिक रूप से रोगी देखभाल में प्रगति सुनिश्चित करते हैं।
डेटा वैज्ञानिकों के पास आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान और कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में विशेषज्ञता होती है और वे जटिल स्वास्थ्य देखभाल डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने और नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणालियों के लिए पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए अक्सर सांख्यिकीय तकनीकों, एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाते हैं।
स्वास्थ्य डेटा विश्लेषक डेटा वैज्ञानिकों के साथ नौकरी की जिम्मेदारियां साझा करते हैं, हालांकि, वे इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), और नैदानिक परीक्षण डेटा एकत्र करने, मान्य करने और विश्लेषण करने में अधिक विशेषज्ञता रखते हैं और अक्सर स्वास्थ्य देखभाल वितरण और परिणामों को बढ़ाने के लिए मूल्यवान सिफारिशें प्रदान करने में शामिल होते हैं।
अंत में, हेल्थकेयर डेटा इंजीनियर हेल्थकेयर संगठनों में डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर सिस्टम को विकसित करने और बनाए रखने में अत्यधिक विशिष्ट हैं। वे डेटा पाइपलाइन बनाते हैं, डेटाबेस प्रबंधित करते हैं और डेटा अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं।
चूंकि स्वास्थ्य देखभाल में डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र का एक विशिष्ट उदाहरण है, और भारतीय शिक्षा क्षेत्र में स्नातकोत्तर डिप्लोमा/डिग्री कार्यक्रमों की उपलब्धता के कारण, डेटा विज्ञान पेशेवर कार्यक्रम के लिए पात्रता आवश्यकताएं अत्यधिक विषम हैं। ज्यादातर मामलों में, डेटा विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, जैव सूचना विज्ञान, या संबंधित अनुशासन में स्नातक या मास्टर डिग्री स्वीकार्य मानी जाती है।
हालाँकि, स्नातकोत्तर डिप्लोमा/डिग्री कार्यक्रमों की उपलब्धता के कारण, गैर-कंप्यूटर विज्ञान स्नातकों के लिए भी इन कार्यक्रमों के माध्यम से डेटा विज्ञान को अपनाने की गुंजाइश है। विशेष रूप से, प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी डेटा विज्ञान के मूल का गठन करते हैं, इसलिए इन क्षेत्रों में दक्षता डेटा विज्ञान में हमेशा फायदेमंद होती है। बुनियादी आवश्यकताओं के अलावा, स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों, चिकित्सा शब्दावली और नैदानिक वर्कफ़्लो की ठोस समझ हमेशा फायदेमंद होती है।
वेतन आकांक्षाएं
डेटा वैज्ञानिकों, स्वास्थ्य डेटा विश्लेषकों और स्वास्थ्य डेटा इंजीनियरों के लिए वेतन अपेक्षाएं नौकरी की भूमिका, अनुभव, स्थान और संगठन के आधार पर भिन्न होती हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि हाल के वर्षों में तेजी से डेटा साइंस बूम के कारण, इन नौकरियों के लिए प्रवेश स्तर का वेतन भी आम तौर पर लगभग 10 लाख रुपये प्रति वर्ष है, जबकि अनुभवी पेशेवर 15 लाख रुपये प्रति वर्ष से ऊपर की उम्मीद कर सकते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये वेतन श्रेणियां अनुमानित आंकड़े हैं और व्यक्तिगत कौशल, योग्यता और संगठन के आकार और प्रतिष्ठा के आधार पर काफी भिन्न हो सकती हैं।
– देबार्का सेनगुप्ता, एसोसिएट प्रोफेसर (सीबी, सीएसई), और गौरव आहूजा, एसोसिएट प्रोफेसर (सीबी), आईआईआईटी-दिल्ली द्वारा लिखित
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