“職入龍門”觀點:醫療大數據雖然作為大數據的垂直應用領域,但因其自身涵蓋了病例數據、醫院行政管理、醫生經驗數據、藥品數據、手術數據……甚至是為國家提供醫療大數據采集分析工作、商業醫療保險公司(自動識別騙保大數據人員)以及藥廠以某種藥品為目標的大數據分析采集都算是醫療大數據的就業范圍。于是,我們在選擇醫療大數據領域就業上就要選擇分析目標需求度極高且分析流程可以規模化、標準化的垂直領域。
1以大數據為未來生活和社會進步的基礎技術為導向,醫療大數據雖然處于開始階段,但絕對是朝陽產業。且如果是計算機、大數據、統計學等相關專業碩士畢業,入職機率還是非常高的,且應該選擇分析目標和市場化運作最好的藥廠或商業醫療公司為首選。
國內外醫療大數據目前發展最好的兩個領域普遍集中在藥廠和保險公司!這兩種行業對于醫療大數據都有剛性需求。且醫療大數據從業人員的職業價值非常明顯,都是為了公司的各種醫療類產品提供利潤最大化的精準分析。
2為什么醫院類招聘醫療大數據人才不是應聘首選呢?是因為“智慧醫療”雖然是國家重要戰略國策,但在各大醫院完全展開還需要一些時間和準備。
傳統醫護流程對于醫療大數據采集和分析有幾個很大的弊端就是:
是采集病理(光從科室劃分就有至少7種科室,涵蓋可以治療的疾病大類就有至少20種以上,還不包括每一種疾病又細分出很多不同類型……)即便大數據人員把這些數據都采集了,以什么目的分析呢?難道只是要看這些“毫無意義”的數字和漂亮的可視化分析嗎?
如果缺乏分析樣本的目的性,那么即使就是一個心臟類疾病的大數據分析也肯定是籠統和有大量不準確和丟失數據的!
對于就業者來說,如果你在大型醫院或者實力雄厚機構,面對醫療大數據有各種需要完善的地方是有足夠多的時間和資金,給予你規范流程獲取更具價值樣本的;但如果你去的是中小型醫院,采集幾個月不僅你會覺得工作很難開展,也會導致醫院同事很難配合你開展工作(因為他們能夠接觸的就是這種操作系統和病理闡述邏輯,人家每天接待病人都忙不過來哪有時間和你研究什么數據樣本缺失或者病例文字闡述邏輯的事),不出半年,醫院領導就得找你談話,很有可能解散部門,或者讓你淪為網絡管理。
3就目前各家醫療大數據招聘信息來看,普遍集中在醫療大數據開發、數據分析等方面。題主可以根據自己職業規劃來選擇入職崗位。
醫療大數據是需要大數據從業人員對于醫療知識、常識、患者需求、醫院管理模式等等都要有比較深入的補充和了解,這樣的醫療大數據人才才能為公司創造出真正符合市場需求、有價值的產品和服務!
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