不是你的平均数据和分析
令人生畏的工作描述
事实上，没有人可以从街上走进去，充当人类数据科学家。尽管我们的分析方法与其他行业的数据科学家差不多，但我们的分析方法远不止这些。我们需要的人类数据科学家团队的能力组成了一个相当令人生畏的列表，包括:
- 熟悉真实世界的数据(RWD)。最明显的是，RWD包括未识别的患者纵向数据，以及来自处理保险索赔、管理患者护理和促进健康和健身的各种其他来源的数据。必威手机APP如果不深入了解这些数据库中有什么，缺少什么，以及如何连接和应用它们，使用数据的人很容易误解它，得出错误的结论，并提出不恰当的建议。
- 生命科学行业的治疗动力学和商业实践领域知识。使用患者水平的数据需要对给定的治疗领域有全面的了解。至少，一个人必须了解医生的实践，典型的病人旅程是如何进行的，治疗指南是什么，以及哪些疗法是竞争的。同时，你必须了解品牌团队是如何运作的，以便为他们提供可行的建议。例如，他们如何使用销售分析、营销分析、商业分析和商业分析来做出决策?
- 具有先进的分析技术经验。患者级数据是大数据，非常复杂。传统的分析工具和统计方法往往无法处理它们。在这里，数据需要机器学习(ML)和人工智能(AI)来揭示海量和复杂的丰富数据中的洞察力。betway必威怎么提款因此，需要熟悉Python、TensorFlow等人工智能建模语言(AIML)软件工具。
- 利用最新的计算技术产生影响。必威官方在线上述分析技术，特别是应用于大数据的分析，需要大量的计算机，需要更强大的软件和硬件。它们需要最新的技术(如Spark、Scala和Hadoop)来处理数据，执行分析步骤和算法。为了支持医疗保健领域的重大进步，我们必须将AI/ML模型嵌入公司的工作必威手机APP流程或医疗保健决策过程中。这些模型必须针对我们客户所在的多个疾病地区或市场情况具有适应性和可扩展性。我们监控最新的技术，以便我们可以采用它们来处必威官方在线理大数据，并产生巨大的影响。
当然，在其他商业部门(如金融服务和零售)的其他组织中也有数据科学家，他们擅长利用最新的分析技术和复杂的计算技术来处理其他形式的大数据。必威官方在线但他们可能不了解医疗保健数据，也不知道如何集成各种数据资产并理解它们。必威手机APP这可能就是为什么当生命科学组织试图建立自己的分析团队来做我们所做的定制分析时，他们发现这并不容易。通常，他们意识到他们需要与我们的人类数据科学家合作，当然，还有我们在IQVIA拥有的整个生态系统的支持。
我们与负责人和IQVIA销售团队密切合作，帮助客户识别业务问题，并确定哪些医疗数据资产最适合提供解决方案。必威手机APP我们与我们的技术团队合作，利用最新的技术，并与我们的生产和数据管理团队的同事合作，以管理和连接数据。这需要我们所有人共同努力，才能得到客户想要的答案。
取得了新突破
人们可能会惊讶地发现，对我们来说，人类数据科学家的技术方面并不是工作中最具挑战性的部分;相反，它们是最令人兴奋的部分之一。人类数据科学家在开发新的分析方法以改善病人护理和我们客户的业务方面取得突破性进展的机遇中茁壮成长。事实上，IQVIAN的人类数据科学家已经在我们的分析技术上申请了几项专利。开发创新的分析技术以推动医疗保健向前发展是我们所面临的挑战。必威手机APP
我们许多人欢迎的工作的另一个方面是有机会使用新的数据集-一个好处数字时代和越来越多(未确认身份的)人类数据的产生。我们已经在使用非识别的基因组数据、患者注册数据、从医生网络收集的数据、来自公共来源(如卫生当局)的数据、来自保险公司的数据，以及非结构化数据(如电子病历中的医生笔记)。必威手机APP
我认为对于我们所做的大部分工作来说，最重要的是第一步:需要回答什么问题?哪些业务问题必须解决?通常，客户通过请求使用特定的数据集进行特定的分析来接近我们。但是，在我们了解了上下文和潜在问题之后，我们建议使用不同的分析或完全不同的数据源。是的，有时候人类数据科学家可以帮助形成问题，而不仅仅是见解。betway必威怎么提款
当我们只使用IQVIA数据时，项目通常会按照计划进行，因为数据已经为我们在开发模型和算法方面做好了准备。但是，我们经常使用客户的数据或来自代理机构或其他外部来源的数据。当出现这种情况时，我们必须准备好数据进行分析。它必须被清洗，质量控制，格式等。我们使用模型、ML和自然语言处理(NLP)尽可能地自动化这些任务。即使使用我们用来清理数据的模型，这一步也是非常耗时的。
新颖应用
也许我们工作的独特性可以通过一些已经完成的项目的例子得到最好的欣赏。我们的数据科学和高级分析组的人类数据科学家最近:
- 开发了一种机器学习引擎，用于识别病情发展到需要进行下一种治疗的患者。
- 利用多个数据源并开发多种机器学习算法，以理解针对多种适应症(如肿瘤或自身免疫性疾病)销售的产品的特定诊断驱动处方。
- 使用机器学习揭示医生对数字参与信息的响应以及他们的沟通偏好。
要了解更多关于这些案例研究的信息，请访问我们的b必威页面。
成为一名人类数据科学家有一个很高的门槛，而且应该是这样。这项工作从本质上不同于其他数据科学家的工作，我们必须具备非常专业的知识、技能和工具，以获得改善人类健康和改变人们生活所需的答案。必威手机APP