डेटा — परिवार — भूमिकाएँ और कौशल

डेटा विश्लेषक

डेटा विश्लेषक स्वास्थ्य और देखभाल डेटा को ऐसी जानकारी में बदलते हैं जो चिकित्सकों, प्रबंधकों और योजनाकारों को निर्णय लेने में मदद करे। वे क्लिनिकल, परिचालन और रोगी-रिपोर्ट किए गए स्रोतों से डेटा तैयार करते, जोड़ते और उसका विश्लेषण करते हैं, और उसे रिपोर्ट, डैशबोर्ड और ब्रीफ़िंग में प्रस्तुत करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि उनका विश्लेषण सटीक, दोहराने योग्य हो और गोपनीय रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से संभाले।

प्रदर्शन विश्लेषक

प्रदर्शन विश्लेषक मापते हैं कि संगठन की डिजिटल स्वास्थ्य सेवाएँ रोगियों, सेवा उपयोगकर्ताओं, चिकित्सकों और देखभाल कर्मचारियों के लिए कितनी अच्छी तरह काम करती हैं। वे माप ढाँचे बनाते हैं, उपयोग और परिणाम डेटा एकत्र और विश्लेषित करते हैं, और उत्पाद टीमों तथा सेवा प्रमुखों को यह समझने में मदद करते हैं कि परिवर्तन पहुँच, अनुभव, सुरक्षा और दक्षता में सुधार करते हैं या नहीं।

डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर वे पाइपलाइन और प्लेटफ़ॉर्म बनाते और चलाते हैं जो स्वास्थ्य और देखभाल डेटा को क्लिनिकल और परिचालन प्रणालियों से ऐसी जगहों पर ले जाते हैं जहाँ उसका विश्लेषण और सुरक्षित उपयोग हो सके। वे डेटा प्रवाह डिज़ाइन करते हैं, अलग-अलग मानकों वाले स्रोतों को एकीकृत करते हैं, और सुनिश्चित करते हैं कि डेटा सटीक, समय पर, सुरक्षित हो और केवल उन्हीं लोगों को उपलब्ध हो जिन्हें उसे देखना चाहिए।

एनालिटिक्स इंजीनियर

एनालिटिक्स इंजीनियर कच्चे स्वास्थ्य और देखभाल डेटा को साफ़, परखे हुए और दस्तावेज़ीकृत डेटा मॉडलों में बदलते हैं जिन पर विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक और रिपोर्टिंग उपकरण भरोसा कर सकें। वे डेटा इंजीनियरिंग और विश्लेषण के बीच काम करते हैं, और संगठन की रिपोर्टों और डैशबोर्ड के पीछे के रूपांतरणों पर संस्करण नियंत्रण, परीक्षण और कोड समीक्षा जैसी सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग पद्धतियाँ लागू करते हैं।

डेटा वैज्ञानिक

डेटा वैज्ञानिक स्वास्थ्य और देखभाल डेटा में पैटर्न खोजने और ऐसे मॉडल बनाने के लिए सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और अन्य उन्नत विधियों का उपयोग करते हैं जो सेवाओं को योजना बनाने, पूर्वानुमान लगाने और देखभाल में सुधार करने में मदद करें। सामान्य कार्यों में माँग का पूर्वानुमान, शीघ्र सहायता से लाभान्वित हो सकने वाले रोगियों की पहचान, और सेवा परिवर्तनों के प्रभाव का मूल्यांकन शामिल है। वे चिकित्सकों और विश्लेषकों के साथ निकटता से काम करते हैं, और सुनिश्चित करते हैं कि मॉडल वैध, निष्पक्ष हों और सुरक्षित रूप से उपयोग हों।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए या आपूर्तिकर्ताओं से ख़रीदे गए मॉडलों को लाइव स्वास्थ्य और देखभाल सेवाओं में विश्वसनीय रूप से काम करने योग्य बनाते हैं। वे मॉडलों को प्रशिक्षित करने, परखने, परिनियोजित करने और उनकी निगरानी करने वाली पाइपलाइन बनाते हैं, और उन्हें क्लिनिकल तथा परिचालन प्रणालियों के साथ एकीकृत करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि जब वास्तविक रोगी और कर्मचारी उन पर निर्भर हों, तब मॉडल सुरक्षित, संरक्षित, निष्पक्ष और प्रभावी बने रहें।

बैंड 7 वरिष्ठ मशीन लर्निंग इंजीनियर
बैंड 8b लीड मशीन लर्निंग इंजीनियर

डेटा शासन प्रबंधक

डेटा शासन प्रबंधक सुनिश्चित करते हैं कि संगठन का स्वास्थ्य और देखभाल डेटा अच्छी तरह प्रबंधित, विश्वसनीय हो, और सुरक्षित तथा विधिसम्मत रूप से उपयोग हो। वे डेटा स्वामित्व, गुणवत्ता, मेटाडेटा और डेटा साझाकरण के ढाँचे, नीतियाँ और मानक स्थापित करते और चलाते हैं, और डेटा स्वामियों, सूचना शासन सहकर्मियों और क्लिनिकल प्रमुखों के साथ काम करते हैं ताकि डेटा का देखभाल, योजना और अनुसंधान के लिए विश्वास के साथ उपयोग हो सके।

क्लिनिकल कोडर

क्लिनिकल कोडर रोगियों के स्वास्थ्य अभिलेख पढ़ते हैं और निदान, प्रक्रियाओं और अन्य क्लिनिकल जानकारी को मानक वर्गीकरण कोडों में बदलते हैं, जैसे निदान के लिए ICD और हस्तक्षेपों के लिए एक प्रक्रिया वर्गीकरण। कोडित डेटा का उपयोग भुगतान, सेवा योजना, क्लिनिकल ऑडिट, अनुसंधान और सार्वजनिक स्वास्थ्य सांख्यिकी के लिए होता है, इसलिए उसकी सटीकता कोडिंग टीम से कहीं आगे मायने रखती है। कोडर अभिलेखों को स्पष्ट करने के लिए चिकित्सकों के साथ निकटता से काम करते हैं, और SNOMED CT जैसी क्लिनिकल शब्दावलियों और कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग उपकरणों का बढ़ता उपयोग करते हैं।

बैंड 3 प्रशिक्षु क्लिनिकल कोडर
बैंड 4 क्लिनिकल कोडर
बैंड 5 वरिष्ठ क्लिनिकल कोडर
बैंड 6 क्लिनिकल कोडिंग ऑडिटर और प्रशिक्षक
बैंड 7 क्लिनिकल कोडिंग प्रबंधक