Praca nad zbieraniem, czyszczeniem i strukturyzowaniem danych z różnych źródeł, takich jak: elektroniczna dokumentacja medyczna, obrazy medyczne, wyniki badań laboratoryjnych, dane genetyczne, ankiet.
Stosowanie technik statystycznych, uczenia maszynowego i sztuczną inteligencję, aby analizować dane, identyfikować wzorce, wykrywać anomalie i generować prognozy; wizualizacja danych; opracowywanie modeli predykcyjnych, prognozujące wyniki pacjentów, ryzyko wystąpienia chorób czy efektywność terapii, co może przyczynić się do poprawy jakości opieki zdrowotne.
Współpraca z zespołem badawczym, z innymi specjalistami, takimi jak lekarze, biostatystycy, bioinformatycy i badacze, aby opracować i realizować projekty badawcze oraz weryfikować hipotezy.
Komunikowanie wyników analizy, wniosków oraz rekomendacji w formie raportów, prezentacji i publikacji naukowych.
Utrzymywanie na bieżąco wiedzy w dziedzinie analizy danych, statystyki, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Przestrzeganie przepisów dotyczących prywatności danych pacjentów oraz wdrażanie odpowiedniego zabezpieczenia, takiego jak anonimizacja danych, kontrola dostępu czy szyfrowanie, aby chronić dane przed nieautoryzowanym wykorzystaniem lub naruszeniem prywatności.
Zaangażowanie w projektowanie eksperymentów klinicznych, kontrolowanie grup, dobór zmiennych i kryteriów oceny oraz analizę wyników w celu opracowania lepszych metod diagnozy, leczenia i prewencji chorób.
Analizowanie danych związanych z zarządzaniem szpitalem w celu optymalizacji tych procesów.
