データ — 職群 — ロールとスキル

データアナリスト

データアナリストは、保健・ケアのデータを、臨床医、管理者、計画担当者の意思決定に役立つ情報に変える。臨床、運用、患者報告の各データソースのデータを準備、連結、分析し、報告書、ダッシュボード、ブリーフィングとして提示する。分析が正確で再現可能であり、機密性の高い患者データを安全に扱うことを確かにする。

パフォーマンスアナリスト

パフォーマンスアナリストは、組織のデジタルヘルスサービスが、患者、サービス利用者、臨床医、ケア職員にとってどれだけうまく機能しているかを測定する。測定フレームワークを整え、利用と成果のデータを収集・分析し、変更がアクセス、体験、安全、効率を改善するかどうかを、プロダクトチームやサービスのリーダーが理解するのを助ける。

データエンジニア

データエンジニアは、保健・ケアのデータを、臨床・運用のシステムから、分析し安全に使える場所へ移すパイプラインとプラットフォームを構築し、運用する。データフローを設計し、異なる標準を使うソースを統合し、データが正確で、タイムリーで、安全であり、見るべき人にだけ利用できるようにする。

アナリティクスエンジニア

アナリティクスエンジニアは、生の保健・ケアのデータを、アナリスト、データサイエンティスト、レポートツールが頼れる、クリーンで、テストされ、文書化されたデータモデルに変える。データエンジニアリングと分析の間に位置し、バージョン管理、テスト、コードレビューといったソフトウェアエンジニアリングの実践を、組織の報告書やダッシュボードの裏にある変換処理に適用する。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計、機械学習、その他の高度な手法を使って、保健・ケアのデータのパターンを見つけ、サービスが計画し、予測し、ケアを改善するのに役立つモデルを構築する。典型的な仕事には、需要の予測、早期の支援から恩恵を受けそうな患者の特定、サービス変更の効果の評価がある。臨床医やアナリストと密接に協力し、モデルが妥当で、公正で、安全に使われるようにする。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、データサイエンティストが構築した、または供給者から購入したモデルを、本番稼働中の保健・ケアのサービスで確実に機能させる。モデルを学習、テスト、デプロイ、監視するパイプラインを構築し、臨床・運用システムと統合する。実際の患者と職員が頼るようになった後も、モデルが安全で、堅牢で、公正で、有効であり続けるようにする。

バンド 7 シニア機械学習エンジニア
バンド 8b リード機械学習エンジニア

データガバナンスマネージャー

データガバナンスマネージャーは、組織の保健・ケアのデータが適切に管理され、信頼でき、安全かつ適法に使われるようにする。データのオーナーシップ、品質、メタデータ、データ共有に関する枠組み、方針、標準を整えて運営し、データオーナー、情報ガバナンスの同僚、臨床リードと協力して、ケア、計画、研究のためにデータを自信を持って使えるようにする。

臨床コーダーは、患者の診療記録を読み、診断名、処置、その他の臨床情報を、診断の ICD や介入の処置分類など、標準の分類コードに変換する。コード化されたデータは、支払い、サービス計画、臨床監査、研究、公衆衛生統計に使われるため、その正確さはコーディングチームの外でも重要である。コーダーは臨床医と密接に協力して記録を明確にし、SNOMED CT などの臨床用語集やコンピュータ支援コーディングツールを使う機会が増えている。