首先要问正确的问题
我花了大部分时间研究同事，客户或伊克维亚研究所所支持的许多不同外部利益相关者中的任何一个问题，因为他们优先使用越来越稀缺的医疗保健资源。必威手机APP但是，我仍然有纬度退后一步，并为我自己的研究方向开辟了有关广泛的，初步的，甚至挑衅性的问题，而其他人则没有时间思考：
- 医疗系统应该运行的方式与实际工作方式之间是否存在差距？必威手机APP我们在哪里没有理想？
- 当前的热门话题是什么，辩论中似乎缺少什么？
- 将不同的利益相关者彼此矛盾的压力点在哪里？
- 我们是否过度依靠任何在市场上当前状况的研究变得过时或太旧了？
- 当我提出一项研究时，似乎让观众感到困惑或渴望更多细节？
在任何给定的一年中，这些问题都会导致对多个主题的探索，这可能从药品定价对消费的影响，揭开净制造商收入的影响，解释了品牌或仿制药的支出增长的驱动力，探索生物仿制药周围的新兴动态，到表征新药的临床益处。
尽管这类问题固有的复杂性，但我认为，一位好的数据科学家知道研究中的简单性价值。尽管机器学习可能是“性感的”，但并不总是必要的。拥有提出正确问题并确定正确方法的学科通常意味着听到蹄子和思维马，而不是斑马。
它利用了庞大的集体知识
我只能逗弄大量数据集的含义，因为我站在全球成千上万的前任和当前的IQVIA同事的肩膀上。我们共同获得了数十年分析的集体知识。另外，我们都会说相同的语言，因此我们知道如何相互采访有关我们所学的知识，以使我们的理解持续下去。这可能很简单，就像知道何时零相对于记录中的零，以及是否被解释为数据差距还是真实缺失。一个看似很小但挑剔的区别。其中大部分都内置在IQVIA核心中，集成了域专业知识，数据，技术和分析手机版必威，使我们能够继续推动我们的工作前进。
好的数据科学家对他们的工作完全透明。他们记录了他们所做的事情，为什么这样做，信息来自何处以及它揭示的内容。但是，与任何文档一样，它仅与交换它的人的共同技术语言和经验一样有用。通过为更常见的分析类型开发实践领域和专门的团队，IQVIA已编纂信息，并创建了支持基础架构，使人类数据科学家可以访问和信任数据成为可能。
它认为人类状况
与人类数据科学家相反的数据科学家在不必思考发现的情况下搜索答案。他们可以使用Brute-Force编程来查找数据集中的相关性，并可以使用它。
另一方面，人类数据科学家必须对他们使用的数据以及他们对患者和医生等利益相关者的含义的含义非常努力。有很多方法可以使用和滥用大型医疗保健数据集。必威手机APP如果您不知道所有细微差别，那么细节就会非常纠结。同时，如果您不挖掘几层以了解数据中可观察到的差异或变化的根本原因，则可以得出错误的结论。人们很少深入地挖掘手头的证据。所有这些数据必须处理以确保隐私保护和纠正治理。我使用未识别的数据，但仍然遵守所有隐私原则。
蛮力编程和相关性在医疗保健中不会有帮助或准确。必威手机APP人类数据科学家花费了很多努力，试图避免错误和偏见，因为我们知道风险。我们知道我们不知道的。因此，我们利用临床专家来帮助市场定义，分析专家避免误报和负面因素，并在每个主要的分析和业务问题领域练习领域。
以处方产品市场需求的经典基准为例：处方量。当这项措施突然在媒体覆盖高昂处方药成本的同时急剧下降时，许多人认为下降等同于由于药物成本而导致的需求下降。实际上，处方量的下降归功于药房连锁店的新政策，该政策是分配90天的供应，而不是30天的耗材。这意味着将三个月的供应计为一个处方，而不是三个处方。因此，尽管处方量在该渠道中显着下降，但实际的药物消耗没有改变。
它需要灵活性
我在工作中享受的部分内容是创建新的方法以及有几种取消答案的选择。如果可能的话，只能以一种方式进行的分析，尤其是在方法的有效性时才可以知道。理想情况下，通过每次分析，我们都基于最佳实践的基础。但是随后我们通过每次迭代来改善它们。我们的方法必须既有效又可重复。
即使在伊克维亚（Iqvia）呆了二十年之后，我仍然发现新的或陌生的数据集。与他们合作的挑战是要知道您是否能够自己提取所需的数据，或者您是否需要与可以根据要求提取数据的专家合作。更复杂的识别数据集是功能强大的工具，但是在没有任何方向的情况下使用它们作为数据挖掘练习不太可能产生可用的结果。最佳摘录依赖于市场定义（需要进行诊断或产品代码），但它还依赖于包括疾病分组在内的摘要聚合数据属性的一些预先定义。没有人愿意使用17,000个ICD9或ICD10代码，但是为了准确和适当，我们必须在非常具体的代码中定义糖尿病，主要高血压或黑色素瘤。即使是我职业生涯的二十年，我也知道我总是缺乏了解每个市场的正确代码的专业知识，而且我不能同时成为七种数据库编程语言或平台的专家。
这意味着要进行旅程
这项工作的一个挑战是，从未真正进行分析。这是一段旅程。即使我得到答案，我也必须认为这是一种工作理论，尚未被科学术语被证明为“法律”。如果存在，我总是必须愿意开发和共享相反的证据。
这是伊克维亚（Iqvia）正在进行的有关“人类数据科学家的生活”的首次概况。观看更多旨在解释这一新兴学科的分期付款，以及如何准备解决医疗保健的最大问题并支持其最艰难的决定。必威手机APP迈克尔·克莱因洛克（Michael Kleinrock）的传记可以找到这里。