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現在是 2023 年，醫療保健數據科學項目的需求量很大！
如果你’如果您希望在 2023 年受僱於醫療保健數據科學領域，您需要開始從事一些醫療保健數據科學項目。
在這篇博文中，我將分享前 11 個醫療保健數據科學項目你應該開始。我還將提供有關如何成功完成這些項目的提示。
您還在等什麼?繼續閱讀以了解所有關於這些醫療保健數據科學項目的想法！
1.患者風險預測
列表中的第一個項目是關於使用機器學習算法來預測醫療保健患者在某些醫療條件下的風險。
預測患者的風險可以依賴於幾個年齡、性別、生活習慣、病史等關鍵數據點。您需要從醫療保健提供者和醫院收集數據才能成功完成此項目。
您可以使用邏輯回歸、線性回歸、Cox 回歸和機器學習確定患者的風險。
入門工具:
PythonScikitlearnSQL
項目提示:
分析來自不同醫療保健組織的醫療保健數據並在所有這些數據上測試您的模型思考您應該關注哪種醫療保健患者風險因素
2。基因聚類分析
基因聚類分析是您應該嘗試的另一個醫療保健數據科學項目！該項目涉及生物信息學工作，這是醫療保健行業的一個關鍵領域，因為它包含大量生物數據。
該生物信息學項目著眼於分析基因簇，以便更好地了解各種醫療保健狀況。
您將使用聚類、層次聚類和 PCA（主成分分析）等技術來分析不同群體的基因表達。您還可以使用 K-means 聚類等無監督機器學習算法進行進一步分析。
入門工具:
RRStudioBioconductor
項目提示:
關注醫療保健數據集與您想要研究的特定醫療保健狀況相關 僅在與您選擇的醫療保健狀況相關的基因簇中尋找模式
3。疾病爆發預測
醫療保健行業也需要通過數據分析來預測疾病爆發！
通過這個醫療保健數據科學項目，您可以開發使用醫療保健歷史數據進行預測的預測模型特定疾病在某個地區的傳播。
您需要處理醫療保健數據集，其中包含有關人口統計、醫療保健成本以及與醫療保健相關的其他相關因素的信息。
入門工具:
PythonTensorFlow
項目提示:
開始處理 COVID-19 數據集，因為你們中的大多數人將更好地了解其上下文
4。從 X 射線檢測肺炎
這個醫療保健數據科學項目著眼於使用醫學成像（X 射線）圖像來檢測肺炎等疾病。
您需要使用卷積神經網絡網絡 (CNN) 和深度學習算法來分析 X 射線圖像並構建您的模型。
醫療保健數據科學家通常會使用深度學習和圖像分割來預測肺炎的存在。
入門工具:
PythonTensorFlow/PyTorch
項目提示:
您可能需要一台具有足夠 RAM 的強大機器來處理醫學影像數據。您至少應該有 16 GB RAM。您可以考慮使用雲處理來運行您的深度學習模型。
此醫學圖像分析項目需要了解更高級的計算機視覺知識。如果你是初學者，你可能會錯過這個。
5.癌症疾病預測
接下來，您可以嘗試使用基因組數據預測癌症疾病。這是醫療保健領域的一個巨大領域，因為早期癌症預測對於患者的生存至關重要！
您可以結合使用醫療保健數據科學技術來預測癌症的發作。
這些包括監督學習算法，例如邏輯回歸、隨機森林或決策樹。
入門工具:
RRStudioBioconductor
項目提示:
從中獲取基因組數據集NCBI
在學習數據科學的同時，您不僅可以學到有用的技能，還可以如果您希望從事醫療保健工作，也會給您的雇主留下深刻印象。
6.藥物靶點識別
藥物靶點識別是您應該考慮的另一個醫療保健數據科學項目。
這個醫療保健數據科學項目著眼於使用藥物靶點相互作用來識別新疾病或新疾病的潛在藥物醫療條件。
您需要使用生物信息學數據科學技能，例如基因組測序、基因表達分析和蛋白質-蛋白質相互作用網絡。
入門工具:
h4>RPythonBioPython
項目提示:
您可以使用與藥物-靶點相互作用相關的醫療保健數據集，例如 ChEMBL 和 DrugBank。您也可以使用公共存儲庫，例如 Kaggle 或 Github。
7.醫療保健供應鏈優化
醫療保健供應鏈優化是一個您可以嘗試的醫療保健數據科學項目。
這個項目可以幫助您在申請醫療保健工作時脫穎而出管理！
您可以使用來自 Kaggle 和物流的與醫療保健成本相關的醫療保健數據集來優化醫療保健供應鏈流程。
您需要使用機器學習算法，例如線性回歸來開發預測模型。您還可以進行探索性數據分析和數據清理以挖掘見解。
入門工具:
PythonScikit-learn
項目提示:
您可以使用醫療保健數據集來自 Kaggle 或來自各個政府網站的醫療保健數據集。創建數據可視化來展示您的項目發現
8。臨床筆記的自然語言處理
這個醫療保健數據科學項目著眼於使用自然語言處理 (NLP) 來分析臨床筆記。
通過這個項目，您將學習 NLP，一種許多數據科學家使用的基本機器學習模型！
您需要使用 NLP 技術（例如情感分析和文本挖掘）來處理和理解醫療保健數據。
您的機器學習模型應該能夠檢測信息並將其分類到各種 ICD 臨床代碼中。
儘管此項目可能需要一些臨床知識，但進行一些研究就足夠了！
入門工具:
PythonNLTK
項目提示:
嘗試與來自 Kaggle 的臨床筆記相關的醫療保健數據集或來自政府網站的醫療保健數據集。您還可以使用與醫療代碼和術語相關的醫療保健數據集，例如 SNOMED CT。
9。醫療保健聊天機器人開發
聊天機器人在醫療保健領域越來越受歡迎。
通過醫療保健聊天機器人開發，您可以開發一個醫療保健聊天機器人，患者可以使用它來訪問醫療信息和資源。
您需要使用自然語言處理 (NLP) 技術和深度學習算法，例如遞歸神經網絡 (RNN) 或長短期記憶 (LSTM) 來構建醫療保健聊天機器人。
入門工具:
PythonNLTKTensorFlow 或 PyTorch
項目提示:
您可能需要獲得足夠的 16GB RAM 才能運行算法參與數據科學社區尋求幫助，因為這個項目很漂亮艱難
10。健康保險欺詐檢測
健康保險欺詐是一個主要的醫療保健問題。
您可以嘗試的一個醫療保健數據科學項目是健康保險欺詐檢測。
您’您將需要使用監督式機器學習算法（如邏輯回歸、決策樹或隨機森林）來檢測欺詐性醫療保健索賠。
入門工具:
PythonScikit-learn
項目提示:
探索不同的醫療保健數據集以確定模式和趨勢。
11.臨床決策支持系統
在醫療保健領域，臨床決策支持系統 (CDSS) 使用醫療保健數據來幫助醫療保健專業人員做出更好的決策。
該醫療保健數據科學項目探索使用機器開發 CDSS學習算法。
您需要使用監督學習算法（例如邏輯回歸和決策樹）來對測試結果、診斷和治療進行分類。
入門工具:
h4>PythonScikit-learn
項目提示:
請參考 SNOMED 以熟悉臨床術語
相關問題
數據科學如何應用於醫療保健?
數據科學可用於改善訪問、降低醫療保健成本和開發個性化醫療保健解決方案。
示例包括疾病和患者風險因素的預測建模、臨床記錄的自然語言處理、醫療保健聊天機器人開發、和醫療保健供應鏈優化。
最終想法
這是一個我為您準備的所有醫療保健數據科學項目創意！
我希望本文能激勵您使用醫療保健數據科學來創建可以改善醫療保健和挽救生命的解決方案。
所有最擅長被聘為醫療保健數據科學家。感謝閱讀！