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É 2023 e os projetos de ciência de dados de saúde estão em alta demanda!
Se você Se você quer ser contratado na área de ciência de dados de saúde em 2023, precisa começar a trabalhar em alguns projetos de ciência de dados de saúde.
Nesta postagem do blog, compartilharei os 11 principais dados de saúde projetos de ciências com os quais você deve começar. Também darei dicas sobre como concluir esses projetos com sucesso.
Então, o que você está esperando? Continue lendo para descobrir tudo sobre essas ideias de projetos de ciência de dados de saúde!
1. Previsão de risco do paciente
O primeiro projeto da lista é sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever o risco de um paciente de saúde para determinadas condições médicas.
Prever o risco de um paciente pode depender de vários pontos-chave de dados, como idade, sexo, hábitos de vida e histórico médico. Você precisará coletar dados de profissionais de saúde e hospitais para concluir este projeto com sucesso.
Você pode use regressão logística, regressão linear, regressão de Cox e aprendizado de máquina para determinar o risco de um paciente.
Ferramentas para começar:
PythonScikitlearnSQL
Dicas de projeto:
Analise os dados de saúde de diferentes organizações de saúde e teste seu modelo em todas elasPense em que tipo de fatores de risco do paciente de saúde você deve se concentrar
2. Análise de agrupamento de genes
A análise de agrupamento de genes é outro projeto de ciência de dados de saúde que você deve tentar! Este projeto envolve o trabalho de bioinformática, que é uma área chave no setor de saúde devido ao seu grande volume de dados biológicos.
Este projeto de bioinformática analisa grupos de genes para entender melhor várias condições de saúde.
Você usará técnicas como agrupamento, agrupamento hierárquico e PCA (análise de componentes principais) para analisar expressões gênicas em diferentes grupos. Você também pode usar algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados, como agrupamento K-means, para análises adicionais.
Ferramentas para começar:
RRStudioBioconductor
Dicas de projeto:
Foco em conjuntos de dados de saúde relacionado a uma condição de saúde específica que você deseja estudar Procure padrões apenas nos grupos de genes associados à condição de saúde que você escolheu
3. Previsão de surtos de doenças
O setor de saúde também precisa de ajuda para prever surtos de doenças!
Com este projeto de ciência de dados de saúde, você pode desenvolver modelos preditivos que usam dados de saúde para prever a propagação de uma doença específica em uma região.
Você precisará trabalhar com conjuntos de dados de saúde com informações sobre dados demográficos, custos de saúde e outros fatores relevantes relacionados à saúde.
Ferramentas para começar:
PythonTensorFlow
Dicas de projeto:
Trabalhe nos conjuntos de dados COVID-19 para começar, pois a maioria de vocês terá uma melhor compreensão de seu contexto
4. Detecção de pneumonia a partir de raios-X
Este projeto de ciência de dados de saúde analisa o uso de imagens médicas (raios-X) para detectar doenças como pneumonia.
Você precisará usar neural convolucional redes (CNNs) e algoritmos de aprendizagem profunda para analisar as imagens de raios X e construir seu modelo.
Um cientista de dados de saúde normalmente usaria aprendizagem profunda e segmentação de imagens para prever a presença de pneumonia.
Ferramentas para começar:
PythonTensorFlow/PyTorch
Dicas de projeto:
Você pode precisar de uma máquina poderosa com RAM suficiente para processar os dados de imagens médicas. Você deve ter pelo menos 16 GB de RAM. Você pode considerar o uso de processamento em nuvem para executar seus modelos de aprendizado profundo.
5. Previsão de doenças de câncer
Em seguida, você pode tentar prever doenças de câncer usando dados genômicos. Esta é uma área enorme no setor de saúde, pois a previsão precoce do câncer pode ser crítica na sobrevivência do paciente!
Você pode usar uma combinação de técnicas de ciência de dados de saúde para prever o início do câncer.
p>Isso inclui algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão logística, floresta aleatória ou árvores de decisão.
Ferramentas para começar:
RRStudioBioconductor
Dicas de projeto:
Obtenha conjuntos de dados genômicos de NCBI
Você não apenas pode aprender habilidades úteis enquanto aprende ciência de dados, mas também Também impressionará seus empregadores se você estiver procurando trabalhar na área da saúde.
6. Identificação de alvo de medicamento
A identificação de alvo de medicamento é outro projeto de ciência de dados de saúde que você deve considerar.
Este projeto de ciência de dados de saúde analisa o uso de interações de alvo de medicamento para identificar possíveis medicamentos para novas doenças ou condições de saúde.
Você precisará usar técnicas de bioinformática, como sequenciamento genômico, análise de expressão gênica e redes de interação proteína-proteína.
Ferramentas para começar:
RPythonBioPython
Dicas do projeto:
Você pode usar conjuntos de dados de assistência médica relacionados a interações droga-alvo, como ChEMBL e DrugBank. Você também pode usar repositórios públicos, como Kaggle ou Github.
7. Otimização da cadeia de suprimentos de saúde
A otimização da cadeia de suprimentos de saúde é um possível projeto de ciência de dados de saúde que você pode experimentar.
Este é um projeto que pode ajudá-lo a se destacar ao se candidatar a empregos na área de saúde gerenciamento!
Você pode usar conjuntos de dados de assistência médica relacionados a custos de assistência médica do Kaggle e logística para otimizar o processo da cadeia de suprimentos de assistência médica.
Você precisará usar algoritmos de aprendizado de máquina, como linear regressão para desenvolver modelos preditivos. Você também pode fazer análise exploratória de dados e limpeza de dados para obter insights.
Ferramentas para começar:
PythonScikit-learn
Dicas de projeto:
você pode usar conjuntos de dados de saúde do Kaggle ou conjuntos de dados de saúde de vários sites do governo. Crie uma visualização de dados para apresentar as descobertas do seu projeto
8. Processamento de linguagem natural para notas clínicas
Este projeto de ciência de dados de saúde analisa o uso do processamento de linguagem natural (NLP) para analisar notas clínicas.
Através deste projeto, você aprenderá PNL, um modelo de aprendizado de máquina essencial que muitos cientistas de dados usam!
Você precisará usar técnicas de NLP, como análise de sentimento e mineração de texto, para processar e entender dados de assistência médica.
Seus modelos de aprendizado de máquina deve ser capaz de detectar e categorizar informações nos vários códigos clínicos da CID.
Embora este projeto possa exigir algum conhecimento clínico, um pouco de pesquisa será suficiente!
Ferramentas para começar:
PythonNLTK
Dicas de projeto:
Experimente conjuntos de dados de saúde relacionados a notas clínicas do Kaggle ou conjuntos de dados de saúde de sites governamentais. Você também pode usar conjuntos de dados de saúde relacionados a códigos e terminologias médicas, como SNOMED CT.
9. Desenvolvimento de chatbot de saúde
Os chatbots estão se tornando cada vez mais populares na área da saúde.
Com o desenvolvimento de chatbot de saúde, você pode desenvolver um chatbot de saúde que os pacientes podem usar para acessar informações e recursos médicos.
Você precisará usar técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) e algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes (RNNs) ou memória de curto prazo (LSTM) para criar chatbots de assistência médica.
Ferramentas para começar:
PythonNLTKTensorFlow ou PyTorch
Dicas de projeto:
Talvez você precise de RAM suficiente de 16 GB para executar os algoritmosEnvolva-se em uma comunidade de ciência de dados para pedir ajuda, pois este projeto é bonito difícil
10. Detecção de fraude de seguro de saúde
A fraude de seguro de saúde é um grande problema de saúde.
Um projeto de ciência de dados de saúde que você pode tentar é a detecção de fraude de seguro de saúde.
Você’Você precisará usar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, como regressão logística, árvores de decisão ou floresta aleatória, para detectar reivindicações de assistência médica fraudulentas.
Ferramentas para começar:
PythonScikit-learn
Dicas de projeto:
Explore diferentes conjuntos de dados de saúde para identificar padrões e tendências.
11. Sistema de suporte à decisão clínica
Na área da saúde, os sistemas de suporte à decisão clínica (CDSS) usam dados de saúde para ajudar os profissionais de saúde a tomar melhores decisões.
Este projeto de ciência de dados de saúde explora o desenvolvimento de um CDSS usando máquina algoritmos de aprendizado.
Você precisará usar algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão logística e árvores de decisão, para classificar resultados de testes, diagnósticos e tratamentos.
Ferramentas para começar:
PythonScikit-learn
Dicas do projeto:
Consulte o SNOMED para se familiarizar com os termos clínicos
Perguntas relacionadas
Como a ciência de dados pode ser usada na área da saúde?
A ciência de dados pode ser usada para melhorar o acesso, reduzir custos de saúde e desenvolver soluções de saúde personalizadas.
Os exemplos incluem modelagem preditiva para doenças e fatores de risco do paciente, processamento de linguagem natural para notas clínicas, desenvolvimento de chatbot de saúde, e otimização da cadeia de suprimentos de saúde.
Considerações finais
E isso é um Todas as ideias de projetos de ciência de dados de saúde que tenho para você!
Espero que este artigo inspire você a usar a ciência de dados de saúde para criar soluções que possam melhorar a saúde e salvar vidas.
Todas as ideias melhor em ser contratado como cientista de dados de saúde. Obrigado por ler!