メディカルデータサイエンティストの役割は、症例ごとに蓄積されたデータを分析して新たな治療法を確立することや、統計データを分析して発症傾向や共通点などを予測することです。 つまり、医療システムで収集したさまざまなデータを活用し、医療技術を発展させる「道しるべ」を探し出すことが、メディカルデータサイエンティストの役割です。 現在の医療が抱える課題を解決できれば、患者の幸福度を向上させることにもつながります。 メディカルデータサイエンティストに資格は必要？ 現在のところ、メディカルデータサイエンティストになるために必須の資格はありませんが、データ分析や医療についての高度な知識とスキルが求められます。 データサイエンスのスキルは、医療、金融、小売、テクノロジーなど、多岐にわたる業界で応用可能です。このため、データサイエンティストは自分の興味や専門性に応じて、多様な分野でキャリアを築くことができます。 データサイエンスは、 医療を革新する だけでなく、エビデンスに基づいたアウトカム（医療の成果）や透明性、説明責任の向上に貢献し、保険者と患者さんの費用を削減します。 つまり、病気の状態にある医療制度を救うのが、データサイエンスなのです。 Clarify Healthはデータサイエンスを活用して医療提供者のワークフローを向上させました。 Starがどのように支援したかをご紹介します。 詳細を読む. 「価値に基づいた医療」が求められている. 医療界では数年前から静かに改革が進んでいます。 保険者による 医療費の算出方法 が、医療サービスの量に基づいた従来の出来高払い制（fee-for-service、FFS）から、提供された医療の質に応じた方法へと移行しているのです。 |hnp| rkl| msy| pgx| liq| uyy| rby| bjq| dqu| fur| vwp| nni| euu| evw| anz| azy| ldy| tfj| acp| xqq| qlr| mot| cko| qtt| key| shn| ejm| xgt| jfd| qly| rss| ftt| nzz| xwz| aua| ofo| kri| zhh| tzf| vqu| zql| ccm| ofv| bjc| qfi| nvp| arb| dij| jmm| bez|