События этого года упорно напоминают нам о том, насколько важно развивать здравоохранение и фармацевтику. Один из самых перспективных инструментов в этих сферах — это Data Science. Мы в GeekBrains разработали отдельный отраслевой курс по Data Science в медицине, и в этом посте поговорим с Ириной Гараниной — биостатистиком компании Parexel и преподавателем стартующего курса.
«Я принимала активное участие в формировании программы и наполнении курса. Хотелось, с одной стороны, показать разнообразие решаемых задач, с другой — вплотную подойти к реализации их решения. Искренне верю, что получилось динамично и интересно.
При этом надо понимать, что медицинское направление обучения в области Data Science – явление редкое, и чаще всего сопряжено с огромными финансовыми тратами. Более того, оно редко направлено сразу на несколько областей применения. Мы же постарались сделать в этом отношении уникальный курс. Ну и самое главное, я постаралась перенести свой опыт и знания, чтобы максимально приблизить то, чем будем заниматься, к реальным задачам.»
— Начнём с общего – как и в каких областях соприкасаются Data Science и медицина?
Еще несколько лет назад использование алгоритмов обработки данных встречалось не часто, в основном находясь на стыке с наукой. Сегодня диапазон применения по-настоящему большой: фармакология, клинические испытания, пользовательские и профессиональные приложения, оборудование для аппаратов, чат-боты и многое другое.
Могу привести несколько примеров конкретнее из своей сферы.
- Приложение Welltory анализирует при помощи камеры телефона частоту сердечных сокращений и давление, что помогает управлять стрессом и оценивать состояние здоровья пользователя.
- В области клинических исследований востребовано применение анализа данных для создания «виртуальных пациентов» с целью испытания препаратов или предсказания их воздействия на пациентов с определенным набором заболеваний. Это снижает стоимость разработки новых лекарств и сроки внедрения.
- Активно развивается анализ медицинских изображений для диагностики заболеваний, например, могу назвать такие компании как Фтизисбиомед (анализ флюорограм) или DiagnoCat (анализ КТ на предмет заболеваний в зубах).
— Насколько студенты должны быть погружены в медицинскую тематику перед началом курса?
Знание медицины не требуется — что такое ЭЭГ, МРТ, кардиограмма, и так все понимают. Но если и нет, это не будет упущением. Первична здесь всё-таки дисциплина Data Science, а медицинская специфика — это скорее возможность применить знания в реальных проектах.
— Сколько запланировано курсовых и практических работ, которые можно будет добавить в портфолио?
Точно будет два больших проекта, связанных с клиническим испытаниям и анализом графических данных. Возможно, получится еще реализовать чат-бота для постановки первичного анамнеза, но здесь есть сложность в виде исходных библиотек – всё-таки в медицине они развиты на порядок хуже, чем в практике общего применения.
— Кому будет интересен курс?
Мне кажется, в первую очередь тем, у кого есть опыт работы в медицине. Всё-таки развиваться в области, в которой «поварился», куда интереснее. Но вообще, думаю, курс увлечет любого человека из Data Science сферы, так как, с одной стороны, это отличная проекция знаний на реальные проекты, а, с другой, медицина – тема для каждого.
Вообще, чтобы читатели могли лучше понять о чём мы тут говорим, рекомендую посмотреть мой вебинар, посвящённый как раз Data Science в медицине. Если он вас заинтересует, тогда и полный курс придётся по душе.
— Поговорим немного об отрасли. Насколько специалисты с таким профилем востребованы в России?
Не только в России, но и в мире спрос на таких профессионалов растет. И до этого года возникало очень много стартапов и крупных компаний, нацеленных на область здравоохранения. С появлением в нашей жизни COVID-19 рост еще больше ускорится, причем особенно это коснулось анализа данных.
Россия здесь не исключение. Есть устойчивый спрос внутри страны, достаточно и предложений для удалённой работы. Но, конечно, на западе, где традиционно медицина дороже, спрос на специалистов Data Science существенно выше.
В прошлом году всем известный портал HeadHunter составил рейтинг профессий, которые будут наиболее востребованы через 10 лет. Так вот в топ попало сразу несколько позиций, которые существуют на стыке Data Science и медицины.
— Спрос на специалистов есть только в крупных городах?
Если говорить про очную форму работы – да, от фактора «хабов» здесь не уйти. Но, как я уже сказала, высок спрос на специалистов для удалённой работы. И тут уже не важно, живёте ли вы где-то в глубинке или Москве — найти работу хорошему специалисту не составит труда.
— Подойдёт ли эта профессия тем, кто хочет найти работу за границей?
Да, конечно. Конкуренция здесь не так велика, как в других областях IT, однако и набор знаний требуется немалый. Но, имея пару лет работы в России за плечами, можно уже претендовать на удалённую работу в международных компаниях с перспективой переезда.
— Какой уровень зарплат в этой области?
Не могу говорить за всю сферу, но по моим данным зарплата начинающего специалиста в районе 100 тысяч рублей в месяц. Если говорить про удалённую работу на иностранную компанию — чуть выше, но незначительно, все равно идет ориентация на российские цены. Зарплаты же за границей очень зависят от страны и конкретной области, но везде это очень хорошие деньги.
— Вернёмся к курсу. Какие у тебя ожидания?
Учитывая сколько сил было вложено в курс, главное, чего мне хочется – увидеть на занятиях побольше студентов, получить максимально широкий отклик и позитивные отзывы. Так что приглашаю всех! Обещаю, будет интересно.
Осень — отличное время, чтобы построить далеко идущие планы и начать идти к новым целям! Если вы хотите освоить профессию мечты, то с 1 по 11 октября 2020 г. мы дарим вам скидку 40% почти на все программы обучения GeekBrains. Успехов! :)