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wholerenguru3 (厚仁学术哥)
生物专业毕业就等于失业?
生物专业的学生是一个特别的群体。他们以相对较高的分数进入大学,却几乎立刻开始为前途焦虑。几年下来观望出路:搞基础研究,付出大、产出慢、回报低;想进入企业,好工作难寻如登天,一样是搬砖,感觉更艰辛——偏偏这行最不缺的就是人,竞争者还这么多。
失业率高,就业率低、薪资低,就业满意度也低,已成生物行业的标签。但随着科技的发展,与生物相结合的跨学科专业如雨后春笋般出现,特别是随着人工智能的技术的发展,生物与大数据的结合正在加速生物/医药/医疗等技术的高速发展。
数据分析,加速生物医药/医疗技术高速发展
随着信息化、物联网、云计算、人工智能等技术的发展,大数据的利用价值不断增大。我们从数据获取时代,逐步向信息挖掘时代和价值输出时代过渡。数据的价值,从医疗行为的总结,逐步升级为医疗决策的支持和全方位医疗辅助决策。通过对医疗大数据的分析和加工,可以挖掘出和疾病诊断、治疗、公共卫生防治等方面的重要价值。
利用医疗大数据,飞速发展的3大领域
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临床诊断辅助系统
通过收集医院各信息化子系统的临床数据,将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起来,建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析,可以对患者进行多种诊疗措施比较分析,制定有效的诊疗路径,帮助医生进行决策。在临床诊断辅助系统中,人工智能技术是一项非常重要的辅助技术。
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健康管理
健康大数据也关注健康人的体检数据、心理数据、运动数据、营养数据以及基因大数据。通过数据的分析实现健康人的管理,让人不生病、少生病,是医疗大数据应用的终极方向。借助物联网、智能医疗器械、智能穿戴设备,实时收集居民的健康大数据,通过对体征数据的监控,实现健康管理。
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基因大数据
基因大数据在应用层面主要分成两个部分。一是疾病的早期筛查、预防和诊断、动态监测、用药指导、预后评估及生物信息学大数据分析等领域。另一方面是健康人群的基因检测,对祖源、生理心理特征、遗传病、易感基因、 健康管理、个性化用药等方面进行解读。
以基因大数据为基础的精准医疗,将引领未来医学新方向
精准医疗是一种根据每个人的基因组、生物标志物(Biomarker)、其它分子或细胞诊断结果,为每人量身定做健康护理建议、疾病预防及治疗方案的医疗模式。每个人的基因组学信息是精准医疗的重要基础之一,有了这些数据,就可以为每个人量身定做健康护理和医疗方案。生物信息学可以通过一系列的分析工具处理这些高通量测序数据,得到对精准医疗有用的信息。例如找到早期诊断癌症、预测癌症预后结果的生物标志物。
生物信息学是实现精准医疗的十分重要的技术手段。在癌症早期诊断方面,计算高通量基因测序数据的差异表达、运用机器学习算法筛选生物标志物等生物信息学分析,更是实现癌症早期筛查和预后的必要方式。癌症的早期诊断至关重要,研究表明早期诊断患者的生存率比晚期患者高5~10倍。
提前把握4大生物信息学岗位
随着大数据、人工智能与传统行业的融合,增加了对综合性跨界人才的需求。医疗大数据是需要大数据从业人员对于医疗知识、常识、患者需求、医院管理模式等等都要有比较深入的补充和了解。
生物医疗工程师:它处在健康和STEM(即科学、技术、工程和数学),这两个热门领域的交叉点。生物医疗的工程师开发医疗设备,既包括仪器,也包括医疗软件。
生物统计师:临床试验方案的设计和审核、样本量的计算、CRF的审核、数据管理相关文件的审核。统计分析计划书的撰写和审核、统计分析数据集的建立、图表框架的设计、随机化盲目态设计。
医疗数据开发工程师:从事大数据后端开发工作,对掌握数据进行挖掘、分析和统计。从业人员掌握一定的医学知识、医疗统计学和医疗保险统计学知识。
医疗数据分析师:医疗大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
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