Dalam era digital dan globalisasi yang kian berkembang, sains data telah menjadi salah satu komponen kunci dalam pemahaman dan pengelolaan data besar yang dihasilkan oleh berbagai bidang. Sains data sendiri ialah disiplin ilmiah yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penerapan data untuk memahami fenomena, membuat prediksi, dan mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti yang ditemukan dalam data. Disiplin ini mencakup berbagai teknik dan pendekatan, termasuk statistik, pembelajaran mesin, analisis data, dan visualisasi data. Sains data mengintegrasikan ilmu matematika, statistika, dan komputer yang mempelajari tentang data skala besar atau disebut dengan Big Data.
 Sains data telah menjadi salah satu pekerjaan yang banyak diminati oleh banyak orang karena sains data dapat bekerja diberbagai bidang. Salah satunya ialah pada bidang Kesehatan. Kesehatan adalah salah satu bidang yang sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi, mulai dari peralatan kesehatan ,obat-obatan dan juga analisis lebih lanjut dari penyakit menggunakan analisis dan observasi data. Sains data memungkinkan para profesional kesehatan untuk menganalisis data besar dan kompleks untuk meningkatkan diagnosis, perawatan, manajemen penyakit serta mengoptimalkan manajemen sistem kesehatan secara keseluruhan. Pada artikel ini, kita akan membahas lebih dalam lagi peranan sains data dalam bidang kesehatan.
Dalam era di mana data medis terus berkembang secara eksponensial, sains data diperlukan untuk mampu mengatur, mengolah, dan menganalisis data. Sains data juga membuka pintu menuju pemahaman yang lebih baik tentang kesehatan masyarakat dan memberikan landasan untuk pengambilan keputusan yang lebih bijak dan efisien.
Dengan menggunakan pemahaman serta perumusan statistik dan pembelajaran machine learning, para peneliti dan profesional kesehatan dapat menganalisis data klinis dan genetik untuk mengidentifikasi pola penyakit, memahami faktor risiko, dan mengembangkan model prediktif untuk diagnosis dan prognosis penyakit. Studi Bellazzi dan Zupan (2008) membahas bagaimana pentingnya analisis data medis dalam memprediksi penyakit kronis seperti diabetes dan kardiovaskular, serta menekankan perlunya pedoman dan standar untuk penggunaan data klinis dalam penelitian medis.
Dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin dan model prediktif, sains data juga dapat membantu dalam memprediksi risiko penyakit, memperkirakan prognosis pasien, dan mengidentifikasi faktor risiko yang berkontribusi terhadap penyakit tertentu. Sains data juga dapat digunakan untuk menganalisis data medis, termasuk rekam medis elektronik, gambar medis, dan data sensorik, untuk mendapatkan wawasan tentang kondisi kesehatan pasien, pola penyakit, dan respons terhadap pengobatan.
Selain itu, sains data juga berkontribusi dalam manajemen populasi dan pelayanan kesehatan yang disesuaikan secara individual. Dengan menganalisis data populasi, sistem kesehatan dapat mengidentifikasi kelompok yang rentan, mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien, dan merancang intervensi kesehatan masyarakat yang tepat. Davenport dan Kalakota (2019) membahas peran sains data dalam pengembangan sistem perawatan kesehatan yang lebih personal, di mana data pasien digunakan untuk merancang rencana perawatan yang disesuaikan dengan kebutuhan kesehatan individu.
Peran sains data dalam bidang kesehatan sangatlah penting dalam meningkatkan pemahaman tentang kesehatan dan penyakit, mempercepat inovasi dalam pengembangan obat, dan meningkatkan efisiensi sistem kesehatan secara keseluruhan. untuk mengoptimalkan potensi sains data dalam kesehatan, perlu adanya kerjasama antara para peneliti, profesional kesehatan, dan pembuat kebijakan untuk mengatasi tantangan seperti privasi data, integritas data, dan etika dalam penggunaan data kesehatan. Sains data menjadi salah satu pekerjaan yang sangat menjanjikan bukan tanpa alasan, namun karena besarnya perannya dalam berbagai bidang.
Referensi:
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine 2018. Data Science for Undergraduate: Oppurtunities and Options. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25104.
Bellazzi, R., & Zupan, B. (2008). Predictive Data Mining in Clinical Medicine: Current Issues and Guidelines. International Journal of Medical Informatics, 77(2), 81-97.
Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. New England Journal of Medicine, 375(13), 1216-1219.
