Optums Lisa diskuterar de faktorer som drog henne till en forskningskarriär inom neurodegenerativa sjukdomar.
Så länge hon kan komma ihåg hade Lisa, en chef för datavetenskap på Global Healthcare Company Optum, intresse för matematik och vetenskap. Dotter till två vetenskapslärare, det var bara naturligt att hon skulle utveckla en kärlek till ämnena i ung ålder, men hon hittade också en passion för att förstå hur människor tänker.
”Det kändes som att neurovetenskap var den perfekta blandningen av de två världarna,” sa hon till SiliconRepublic.com. ”Det bröt alltid mitt hjärta, fortfarande, för att se människor som hanterar neurodegenerativa förhållanden, där deras känsla av själv på något sätt blir molnigt.
”Min strävan var att bidra till kunskapens bredd kring dessa förhållanden i syfte att göra människors liv lite enklare, så efter att ha förpackat mitt lämnade certifikat gick jag över till Trinity för nästa kapitel.
”Efter att jag avslutat min grundutbildning var jag angelägen om att se hur den” verkliga världen ”utanför skolan var. Jag ansökte om datavetenskapens utvecklingsprogram på Optum utan någon kodning eller datavetenskaplig erfarenhet.”
Berätta om de första åren i din karriär.
Tack och lov tog de en chans på mig på Optum och genom mentorskapet av en serie stora ledare tog jag på sig olika roller, alla fokuserade kring att identifiera och ge vård till de mest utsatta medlemmarna i befolkningen och nu arbetar jag som senior manager för datavetenskap.
Under de senaste åren har jag också slutfört en distanslärande MSC i datavetenskap, finansierad genom Optum. För närvarande arbetar jag med min avhandling med ett neurovetenskapslaboratorium i Edinburgh där vi tittar på att tillämpa bildsegmenteringsmodeller för att förstå demensens tidiga patologi – som verkligen känns som ett fullt cirkelmoment.
Jag skulle aldrig ha förväntat mig att min resa skulle ta mig dit jag är idag men jag är tacksam för varje steg som har fört mig hit. Även om det ibland verkar rondell, tror jag verkligen att mångfalden i våra karriärvägar och val är det som gör oss intressanta och ger oss en unik möjlighet att bidra.
Kan du beskriva några karriärutmaningar och höjdpunkter?
En vändpunkt på min resa kom när jag tog ett ögonblick för att reflektera över de framsteg jag hade gjort över tid. Jag insåg att trots det skrämmande berget av kunskap framåt hade jag täckt en betydande mängd mark utan att inse det.
Varje efterföljande övergång till en ny roll följde ett bekant mönster, initial oro och ångest, som utvecklades till intresse och genom en serie upp- och nedgångar, i slutändan kulminerade i en djup känsla av prestation när det gäller att erövra en ny uppsättning utmaningar.
En stor höjdpunkt i mitt arbete har varit i patenteringsutrymmet. Det finns ett överflöd av innovation inom detta område, och vi har haft turen att ha stöd på plats genom interna patentmentorprogram för att brainstorma nya, kreativa lösningar på hälso- och sjukvårdsfrustrationer. Jag fick heder att få titeln Senior Inventor i år och nu arbetar jag med att gå andra genom processen att skicka in sina egna patent.
Vad lockar dig om din roll och datavetenskapsindustrin?
Det som lockar mig om datavetenskap är den kraft den har för gott. I neurovetenskap är all forskning som kan göras långsamt och noggrant, det kräver att data insamlar från en person eller till och med en cellinje åt gången. Att veta allt med förtroende vi behöver, hundratals, tusentals, miljoner skivor.
I min roll på Optum har vi tillgång till en av de mest omfattande samlingarna av hälsodata i världen. Vi har förmågan att resa genom tiden med patienter och börja ta upp mönster som kan hjälpa till att ändra processer och i slutändan göra försiktighet mer prisvärd och kliniskt sund.
Du samarbetar med människor inom områden som astrofysik, geospatial analys och finans, hur viktigt är tvärfunktionalitet?
Data Science är ett så enormt område och hälso- och sjukvården så viktig för att få rätt. Det är viktigt att ha exponering för perspektiv med olika bakgrunder där tekniker har utvecklats med distinkta domäner i åtanke. Åter och igen ser vi hur en teknik som utvecklats för en viss domän har potentialen för enormt värde när den kan föras in i sjukvårdsutrymmet.
Individuellt kommer ingen av oss att ha alla svar, men genom att arbeta tvärfunktionellt kan vi kontinuerligt ge stegvisa förbättringar.
Vilka färdigheter är nödvändiga för att en datavetare ska lyckas i dagens värld?
Olika som de kan vara, jag tror att flera färdigheter hålls gemensamt av framgångsrika datavetare. Den ena är en ihärdig nyfikenhet att förstå världen. Utrymmet förändras så snabbt att det måste finnas en passion för att lära sig att hålla sig à jour med de senaste framstegen.
Jag tror att partner med att det måste komma en balans mellan självförtroende och ödmjukhet. Du behöver tillräckligt med ödmjukhet för att se värdet i att arbeta som en del av ett bredare team, för att lära dig av deras erfarenhet och lita på att du arbetar mot ett gemensamt mål.
Kan du beskriva några av de framsteg som gjorts inom ditt område nyligen?
Framstegen i stora språkmodeller (LLM) har varit oerhört betydande när det gäller att demokratisera användningen av konstgjord intelligens (AI). Idag har alla friheten att experimentera, använda den för att strukturera viss forskning, sammanfatta ett dokument, planera en semester och så vidare. Gränsen är din egen fantasi.
Ett annat språng i fältet har varit framsteg inom bildsegmentering, vilket åstadkommer förmågan till otroligt exakt objektdetektering och spårning genom bilder eller videor.
Båda dessa tekniker har potential att åstadkomma dramatisk utveckling inom sjukvården, med förmågan för leverantörer att se en klinisk sammanfattning av deras patients hälsohistoria eller nya hälsotrender genom LLM och för kliniker att upptäcka cancer tumörer eller degeneration med bildsegmentering.
Hur känns det att ha erkänts av mångfalden i Tech Awards?
Det var verkligen meningsfullt att ha blivit listad för Trailblazer -utmärkelsen. Jag vet hur viktiga ledarna i mitt liv har varit, både män och kvinnor. Att bli erkänd av mina kollegor för att bana väg för kommande generationer får mig att känna att jag bidrar till en kollektiv arv.
Du är en sångförespråkare för mer inkludering i teknik. Hur kan detta enligt din åsikt uppnås?
Det finns många tillvägagångssätt för denna fråga, men det måste börja med en öppen och ärlig dialog. För att lösa alla problem måste vi förstå det ur de drabbade perspektivet.
I en bredare skala tror jag att det är viktigt att förbättra stödet för föräldraledighet. Om föräldrar ska känna sig inkluderade och stödda i sina karriärval, måste vi erkänna barnomsorgens delade ansvar. Att stärka varje anställd att känna sig värderade och se till att deras behov och utveckling tas upp kan främja en verkligt inkluderande miljö.
Vad förutser du för branschens framtid?
När AI Automation fortsätter att gå vidare tror jag att vi kommer att se mer bevis på det i våra dagliga liv. Men jag tror också att det kommer att bli större fokus på etik och reglering. Bara för att AI kunde tillämpas, betyder det inte att det alltid borde. Med det tror jag att det kommer att bli ett större erkännande av att oavsett noggrannhet i en modell kommer vi alltid att behöva en människa i slingan för att validera de val det föreslår.
