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Wir schreiben das Jahr 2023 und Projekte zur Datenwissenschaft im Gesundheitswesen sind sehr gefragt!
Wenn Sie’Wenn Sie 2023 im Bereich Healthcare Data Science eingestellt werden möchten, müssen Sie mit der Arbeit an einigen Healthcare Data Science-Projekten beginnen.
In diesem Blogbeitrag stelle ich die Top 11 Gesundheitsdaten vor Wissenschaftsprojekte mit denen Sie beginnen sollten. Außerdem gebe ich Tipps, wie Sie diese Projekte erfolgreich abschließen können.
Also, worauf warten Sie noch? Lesen Sie weiter, um alles über diese Projektideen für Data Science im Gesundheitswesen zu erfahren!
1. Vorhersage des Patientenrisikos
Das erste Projekt in der Liste befasst sich mit der Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um das Risiko eines Patienten im Gesundheitswesen für bestimmte Erkrankungen vorherzusagen.
Die Vorhersage des Risikos eines Patienten kann sich auf mehrere stützen wichtige Datenpunkte wie Alter, Geschlecht, Lebensgewohnheiten und Krankengeschichte. Sie müssen Daten von Gesundheitsdienstleistern und Krankenhäusern sammeln, um dieses Projekt erfolgreich abzuschließen.
Sie können verwenden Sie logistische Regression, lineare Regression, Cox-Regression und maschinelles Lernen, um das Risiko eines Patienten zu bestimmen.
Tools für den Einstieg:
PythonScikitlearnSQL
Projekttipps:
Analysieren Sie Gesundheitsdaten von verschiedenen Gesundheitsorganisationen und testen Sie Ihr Modell an allen. Überlegen Sie, auf welche Art von Risikofaktoren für Patienten im Gesundheitswesen Sie sich konzentrieren sollten
2. Genclusteranalyse
Die Genclusteranalyse ist ein weiteres Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen, das Sie ausprobieren sollten! Dieses Projekt umfasst bioinformatische Arbeiten, die aufgrund ihrer großen Mengen an biologischen Daten ein Schlüsselbereich innerhalb der Gesundheitsbranche sind.
Dieses Bioinformatik-Projekt befasst sich mit der Analyse von Genclustern, um verschiedene Gesundheitszustände besser zu verstehen.
Sie verwenden Techniken wie Clustering, hierarchisches Clustering und PCA (Hauptkomponentenanalyse), um Genexpressionen über verschiedene Gruppen hinweg zu analysieren. Sie können auch unbeaufsichtigte Algorithmen für maschinelles Lernen wie K-Means-Clustering für weitere Analysen verwenden.
Tools für den Einstieg:
RRStudioBioconductor
Projekttipps:
Konzentrieren Sie sich auf Gesundheitsdatensätze im Zusammenhang mit einem bestimmten Gesundheitszustand, den Sie untersuchen möchten. Suchen Sie nach Mustern nur in den Genclustern, die mit dem von Ihnen ausgewählten Gesundheitszustand in Verbindung stehen
3. Vorhersage von Krankheitsausbrüchen
Auch die Gesundheitsbranche braucht etwas Hilfe bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen!
Mit diesem Gesundheitsdatenwissenschaftsprojekt können Sie Vorhersagemodelle entwickeln, die Gesundheitsdaten verwenden, um die Ausbreitung von a bestimmte Krankheit in einer Region.
Sie müssen mit Gesundheitsdatensätzen arbeiten, die Informationen über demografische Daten, Gesundheitskosten und andere relevante Faktoren im Zusammenhang mit der Gesundheitsversorgung enthalten.
Tools für den Einstieg:
PythonTensorFlow
Projekttipps:
Arbeiten Sie zunächst an COVID-19-Datensätzen, da die meisten von Ihnen den Kontext besser verstehen werden
4. Pneumonie-Erkennung anhand von Röntgenstrahlen
Dieses Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen befasst sich mit der Verwendung medizinischer Bildgebungs-(Röntgen-)Bilder zur Erkennung von Krankheiten wie Lungenentzündung.
Sie müssen Convolutional Neural verwenden Netzwerke (CNNs) und Deep-Learning-Algorithmen, um die Röntgenbilder zu analysieren und Ihr Modell zu erstellen.
Ein Datenwissenschaftler im Gesundheitswesen verwendet normalerweise Deep Learning und Bildsegmentierung, um das Vorhandensein einer Lungenentzündung vorherzusagen.
Tools für den Einstieg:
PythonTensorFlow/PyTorch
Projekttipps:
Möglicherweise benötigen Sie einen leistungsstarken Computer mit genügend RAM, um die medizinischen Bildgebungsdaten zu verarbeiten. Sie sollten mindestens 16 GB RAM haben. Sie können die Cloud-Verarbeitung in Betracht ziehen, um Ihre Deep-Learning-Modelle auszuführen.
5. Vorhersage von Krebserkrankungen
Als Nächstes können Sie versuchen, Krebserkrankungen anhand genomischer Daten vorherzusagen. Dies ist ein riesiger Bereich innerhalb des Gesundheitssektors, da eine frühzeitige Krebsvorhersage entscheidend für das Überleben von Patienten sein kann!
Sie können eine Kombination aus datenwissenschaftlichen Techniken im Gesundheitswesen verwenden, um das Auftreten von Krebs vorherzusagen.
Dazu gehören überwachte Lernalgorithmen wie logistische Regression, Random Forest oder Entscheidungsbäume.
Tools für den Einstieg:
RRStudioBioconductor
Projekttipps:
Erhalten Sie genomische Datensätze von NCBI
Sie können nicht nur nützliche Fähigkeiten erlernen, während Sie Data Science lernen, sondern Sie selbst Sie werden auch Ihre Arbeitgeber beeindrucken, wenn Sie im Gesundheitswesen arbeiten möchten.
6. Identifizierung von Arzneimittelzielen
Die Identifizierung von Arzneimittelzielen ist ein weiteres Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen, das Sie in Betracht ziehen sollten.
Dieses Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen befasst sich mit der Verwendung von Arzneimittel-Target-Wechselwirkungen zur Identifizierung potenzieller Arzneimittel für neue Krankheiten oder Gesundheitsbedingungen.
Sie müssen bioinformatische Techniken wie Genomsequenzierung, Genexpressionsanalyse und Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke verwenden.
Tools für den Einstieg:
RPythonBioPython
Projekttipps:
Sie können Gesundheitsdatensätze verwenden, die sich auf Arzneimittel-Ziel-Wechselwirkungen beziehen, wie ChEMBL und DrugBank. Sie können auch öffentliche Repositories wie Kaggle oder Github verwenden.
7. Supply Chain Optimization im Gesundheitswesen
Die Optimierung der Supply Chain im Gesundheitswesen ist ein mögliches Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen, das Sie ausprobieren können.
Dies ist ein Projekt, das Ihnen dabei helfen kann, sich von anderen abzuheben, wenn Sie sich auf Stellen im Gesundheitswesen bewerben Management!
Sie können Gesundheitsdatensätze in Bezug auf Gesundheitskosten von Kaggle und Logistik verwenden, um den Lieferkettenprozess im Gesundheitswesen zu optimieren.
Sie müssen maschinelle Lernalgorithmen wie linear verwenden Regression zur Entwicklung von Vorhersagemodellen. Sie können auch explorative Datenanalysen und Datenbereinigungen durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Tools für den Einstieg:
PythonScikit-learn
Projekttipps:
Sie können Gesundheitsdatensätze verwenden von Kaggle oder Gesundheitsdatensätzen von verschiedenen Regierungswebsites. Erstellen Sie eine Datenvisualisierung, um Ihre Projektergebnisse zu präsentieren
8. Verarbeitung natürlicher Sprache für klinische Notizen
Dieses Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen befasst sich mit der Verwendung von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Analyse klinischer Notizen.
Durch dieses Projekt lernen Sie NLP, an wichtiges maschinelles Lernmodell, das viele Datenwissenschaftler verwenden!
Sie müssen NLP-Techniken wie Sentimentanalyse und Textmining verwenden, um Gesundheitsdaten zu verarbeiten und zu verstehen.
Ihre maschinellen Lernmodelle sollte in der Lage sein, Informationen in den verschiedenen klinischen ICD-Codes zu erkennen und zu kategorisieren.
Obwohl dieses Projekt einige klinische Kenntnisse erfordern könnte, wird ein wenig Recherche ausreichen!
Tools für den Einstieg:
PythonNLTK
Projekttipps:
Probieren Sie Gesundheitsdatensätze zu klinischen Notizen von Kaggle oder Gesundheitsdatensätze von staatlichen Websites aus. Sie können auch Gesundheitsdatensätze zu medizinischen Codes und Terminologien wie SNOMED CT verwenden.
9. Entwicklung von Chatbots für das Gesundheitswesen
Chatbots werden im Gesundheitswesen immer beliebter.
Mit der Entwicklung von Chatbots für das Gesundheitswesen können Sie einen Chatbot für das Gesundheitswesen entwickeln, mit dem Patienten auf medizinische Informationen und Ressourcen zugreifen können.
Sie müssen NLP-Techniken (Natural Language Processing) und Deep-Learning-Algorithmen wie Recurrent Neural Networks (RNNs) oder Long-Short Term Memory (LSTM) verwenden, um Chatbots für das Gesundheitswesen zu erstellen.
Tools für den Einstieg:
PythonNLTKTensorFlow oder PyTorch
Projekttipps:
Möglicherweise benötigen Sie ausreichend RAM von 16 GB, um die Algorithmen auszuführen. Beteiligen Sie sich an einer Data-Science-Community, um um Hilfe zu bitten, da dieses Projekt hübsch ist zäh
10. Aufdeckung von Krankenversicherungsbetrug
Krankenversicherungsbetrug ist ein großes Problem im Gesundheitswesen.
Ein Data-Science-Projekt im Gesundheitswesen, das Sie ausprobieren können, ist die Aufdeckung von Krankenversicherungsbetrug.
Sie’Sie müssen überwachte maschinelle Lernalgorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume oder Random Forest verwenden, um betrügerische Gesundheitsansprüche zu erkennen.
Tools für den Einstieg:
PythonScikit-learn
Projekttipps:
Untersuchen Sie verschiedene Gesundheitsdatensätze, um Muster und Trends zu erkennen.
11. Klinisches Entscheidungsunterstützungssystem
Im Gesundheitswesen verwenden klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) Gesundheitsdaten, um medizinisches Fachpersonal dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Dieses Gesundheitsdatenwissenschaftsprojekt untersucht die Entwicklung eines CDSS unter Verwendung einer Maschine Lernalgorithmen.
Sie müssen überwachte Lernalgorithmen wie logistische Regression und Entscheidungsbäume verwenden, um Testergebnisse, Diagnosen und Behandlungen zu klassifizieren.
Tools für den Einstieg:
PythonScikit-learn
Projekttipps:
Beziehen Sie sich auf SNOMED, um sich mit klinischen Begriffen vertraut zu machen
Verwandte Fragen
Wie kann Data Science im Gesundheitswesen eingesetzt werden?
Data Science kann verwendet werden, um den Zugang zu verbessern, Gesundheitskosten zu senken und personalisierte Gesundheitslösungen zu entwickeln.
Beispiele umfassen die Vorhersagemodellierung für Krankheiten und Patientenrisikofaktoren, die Verarbeitung natürlicher Sprache für klinische Notizen, die Entwicklung von Chatbots für das Gesundheitswesen, und Optimierung der Lieferkette im Gesundheitswesen.
Abschließende Gedanken
Und das ist a lle Projektideen für Data Science im Gesundheitswesen, die ich für Sie habe!
Ich hoffe, dieser Artikel inspiriert Sie dazu, Data Science im Gesundheitswesen zu nutzen, um Lösungen zu entwickeln, die das Gesundheitswesen verbessern und Leben retten können.
All the am besten als Healthcare Data Scientist eingestellt zu werden. Danke fürs Lesen!