健康信息学与数据科学：如何在两种长寿的职业之间做出决定，数据科学探索了利用数据的多种方式；健康信息学将数据科学应用于医疗服务效率。如果你喜欢理论和编程，数据科学可能是你的职业。如果改善医疗保健是你的热情，考虑健康信息学。
数据科学和健康信息学（有时称为生物医学信息学）是任何寻求计算机和信息技术领域职业的人的两个热门职业选择。雇主找不到足够多的键盘奇才来提升他们的内部信息技术团队。
这些专业人士供不应求是有原因的：他们不仅仅是编码员或故障排除员。数据科学家和健康信息学专业人士拥有严肃的编程和分析能力，以及收集大量数据并将其处理成可操作见解的复杂工具库。
公司积极招聘这些专业人士是因为他们有能力在大型数据流上执行分析功能。他们的工作揭示了增长机会以及运营和管理成本的潜在节约。简而言之：他们所做的创造了大量价值。
数据科学家经常在数据中寻找关键绩效指标（KPI），这些指标与以前持有的信念和趋势一致或不同。他们还可以找到流程或操作中的差距，以提高流程的效率。对于那些有计算机编程、数学和分析思维天赋的人来说，这是一个要求苛刻但回报丰厚的角色。
健康信息学家执行许多相同的任务，但在专门的医疗保健环境中。他们使用许多相同的数据科学技能和工具来收集和操作医疗设施和医疗保健系统的医疗保健数据。健康信息学见解可以大大提高患者护理以及医疗记录保存和数据库系统的效率。
这两种职业都是多学科的，至少需要学士学位水平的技能和教育。专业职能需要硕士学位或高级证书课程的额外培训。
探索这两条职业道路之间的异同是有帮助的。虽然它们有很多共同点，但健康信息学家是那些对医学领域感兴趣的人的专业职业选择。然而，数据科学家无疑有能力成为健康信息学专业人士。困惑吗？让我们仔细看看健康信息学与数据科学的问题。我们将通过解决以下问题来做到这一点：
• 什么是数据科学？
• 什么是健康信息学？
• 数据科学和健康信息学有何不同？
• 健康信息学与数据科学：哪个职业适合我？

什么是数据科学？
根据IBM，“数据科学是一种多学科方法，从当今组织收集和创建的大量且不断增加的数据中提取可操作的见解。”这个过程包括“准备数据进行分析和处理，执行高级数据分析，并展示结果以揭示模式，使利益相关者能够得出明智的结论。”数据科学是一个广泛的领域，用于许多行业的许多实际应用，包括制造业、物流、金融服务和医疗保健。
从事数据科学工作的分析专业人士在大型数据集中寻找模式，以提取有价值的见解来识别当前问题并预测未来销售、市场活动和其他盈利和efficiency-enhancing事件。制造商利用数据科学优化供应链；金融服务依赖大数据对股票市场进行更有信心的预测。
数据科学家设计、构建和操作分析大型数据集所需的程序。需要在计算机科学、数据挖掘、机器学习和深度学习方面的强大技能才能脱颖而出。他们还需要了解几种复杂的编程语言和高级统计分析。数据科学的其他领域包括：
• 人工智能/机器学习
• 数据分析
• 数据管理
• 数据可视化
• 数据争论
• 软件工程
一些数据科学家使用神经网络、监督机器学习、决策树、逻辑回归和对抗性学习等机器学习概念和技术。数据科学中的这些专业技能解决了复杂的现实世界业务或组织问题。
还有处理非结构化数据的工作。因为有些数据不适合整齐的行和列，非结构化数据会影响通配符，如客户评论、社交媒体帖子、图像和视频。数据可视化采用结构化和非结构化数据，并使用图表、图形和信息图表将其编译成易于理解的演示文稿。

什么是健康信息学？
也许最好从询问信息学家本身开始。信息学通常被称为数据科学的“人的一面”，它使用技术来设计和解决日常问题。它接受与数据科学相关的大数据查询，并创建真实的程序、医疗保健数据库和系统供他人使用。
健康信息学和生物医学信息学采用信息学的基础知识，并将其应用于医疗保健行业。因为医疗领域是一个由来自多个来源的数据库和记录组成的迷宫，健康信息学使用数据科学技术将这些不同的来源组织成一个单一的系统，供从医生和护士到医疗管理人员和保险公司的广泛最终用户访问。
管理这类信息系统需要专业技能和培训。由于HIPPA法律，医疗保健中的数据必须保持安全，以保护患者隐私，同时不限制关键提供者的访问。电子健康记录（EHR）现在在整个医疗保健行业得到使用。EHR从根本上改变了患者记录保存，但通常采用不同的格式和系统，这给导航和统一数据带来了挑战。
健康信息学和生物医学信息学利用数据科学的预测能力来寻找医疗数据中的共性来治疗病人。看到医疗保健信息趋势的能力可以从字面上拯救生命。搜寻患者护理记录以寻找可能的结果或医疗程序或术后护理提供了以前无法获得的医疗专业人员信息。
医疗保健信息来自许多来源，可以存放在各种数据库系统中。医疗保健管理角色中也有各种各样的医疗保健。最常见的健康信息学职位包括：
• 临床分析师
• 临床信息学专家
• EMR专家
• 健康数据资源管理器
• 健康信息学顾问
• 卫生信息学主任
健康信息学通常被描述为“跨学科”，包括健康服务、信息技术和医学科学。这种跨学科方法利用医疗保健交付、管理和规划系统。医疗保健信息学的关键目标之一是帮助医疗保健管理人员优化护理结果和绩效。

数据科学和健康信息学有何不同？
数据科学和健康信息学之间的差异取决于这样一个问题：“我能用这些数据做什么？”数据科学是分析性的。它检查数据以获得可操作的见解。健康信息学是分析信息的应用。两者在医疗保健环境中相互匹配，各自帮助对方实现提高运营效率和临床护理的共同目标。
健康信息学专业人员使用计算机科学、程序和数据库来定位和管理数据。数据分析师设计并执行健康信息技术系统获取的数据捕获，以使用书面和视觉演示报告当前和未来的预测结果。医疗保健数据分析使用数据流来寻找为患者和医院运营生成预测模型的模式。他们正在寻找医疗保健组织如何提高临床护理和运营效率的见解。
健康信息学家通常在医疗机构或医疗系统内工作，包括急诊室护理、物理治疗和护理等临床领域。其他人可能与EHR或其他医疗计算机软件程序一起工作。健康信息学中也有一些角色子集，包括生物信息学、公共卫生信息学、监管信息学和健康信息管理。
根据《哈佛商业评论》，数据科学家“为进行稳健的分析奠定了坚实的数据基础。然后他们使用在线实验和其他方法来实现可持续增长。”然后，他们“建立机器学习管道和个性化数据产品，以更好地了解他们的业务和客户，并做出更好的决策。”总而言之，“数据科学是关于基础设施、测试、用于决策的机器学习和数据产品。”
事实上，使用大数据的雇主总是在寻找合格的数据科学家。他们发现自己受到了众多公司、非营利组织和政府机构的需求。亚马逊和谷歌等知名公司使用数百名不同配置的数据科学家。地方、州和联邦机构需要大数据来有效运作。2021年，大数据几乎无处不在，为美国和国外蓬勃发展的数据科学家提供了大量选择。

健康信息学与数据科学：哪个职业适合我？
数据科学和健康信息学有很多共同点。它们都深入数据分析和数据处理的世界，在信息中找到可操作的见解。计算机编程、数学和统计技能是必不可少的。沟通、批判性思维和战略规划等软技能也是这两个职业所必需的。
健康信息学与数据科学之间的区别归结为数据的使用方式和位置。数据科学提供了更多选择，可以在无数行业和领域发挥你的才能。健康信息学是医疗保健组织中的专业数据科学角色。
如果你对更广泛的数据和更高层次的理论和编程应用感兴趣，数据科学可能更适合你。在这两者中，数据科学为研究和动手计算提供了更多机会。然而，如果你对医疗保健和数据有双重热情，健康信息学是一个自然的选择。也许你已经在电子病历管理领域工作，并看到了医疗保健分析的潜在应用。健康信息学硕士学位可能是你应用数据分析来改善流行病学、医疗保健交付管理和医疗成本效率的门票。