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¡Estamos en 2023 y los proyectos de ciencia de datos de atención médica tienen una gran demanda!
Si usted’está buscando ser contratado en ciencia de datos en la industria de la salud en 2023, debe comenzar a trabajar en algunos proyectos de ciencia de datos de atención médica.
En esta publicación de blog, compartiré los 11 mejores proyectos de ciencia de datos con los que debe comenzar. También proporcionaré consejos sobre cómo completar estos proyectos con éxito.
Entonces, ¿qué estás esperando? ¡Siga leyendo para descubrir todo sobre estas ideas de proyectos de ciencia de datos!
1. Predicción del riesgo del paciente
El primer proyecto de la lista trata sobre el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de un paciente de atención médica para ciertas afecciones médicas.
La predicción del riesgo de un paciente puede basarse en varios puntos de datos clave, como la edad, el sexo, los hábitos de estilo de vida y el historial médico.
Deberá recopilar datos de proveedores de atención médica y hospitales para completar con éxito este proyecto.
Usted puede usar regresión logística, regresión lineal, regresión de Cox y aprendizaje automático para determinar el riesgo de un paciente.
Herramientas para comenzar:
PythonScikitlearnSQL
Consejos del proyecto:
Analice datos de diferentes organizaciones de atención médica y pruebe su modelo en todas ellas.Piense en qué tipo de factores de riesgo del paciente de atención médica en los que debe centrarse
2. Análisis de conglomerados de genes
¡El análisis de conglomerados de genes es otro proyecto de ciencia de datos que debe probar! Este proyecto involucra el trabajo de bioinformática, que es un área clave dentro de la industria de la salud debido a sus grandes volúmenes de datos biológicos.
Este proyecto de bioinformática busca analizar grupos de genes para comprender mejor varias condiciones de atención médica.
Utilizará técnicas como agrupación, agrupación jerárquica y PCA (análisis de componentes principales) para analizar expresiones génicas en diferentes grupos.
También puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático no supervisados como K-significa agrupamiento para un análisis posterior.
Herramientas para comenzar:
RRStudioBioconductor
Consejos del proyecto:
Concéntrese en conjuntos de datos relacionados con una condición de atención médica específica que desea estudiar Busque patrones solo en los grupos de genes asociados con la afección médica que ha elegido
3. Predicción de brotes de enfermedades
¡La industria de la salud también necesita ayuda para predecir brotes de enfermedades a través del análisis de datos!
Con este proyecto, puede realizar modelos predictivos de enfermedades que utilizan datos históricos de atención médica para pronosticar la propagación de una enfermedad en particular en una región.
Deberá trabajar con conjuntos de datos con información sobre demografía, costos de atención médica y otros factores relevantes relacionados con la atención médica.
Herramientas para obtener Comenzó:
PythonTensorFlow
Consejos del proyecto:
Trabaje en conjuntos de datos de COVID-19 para comenzar, ya que la mayoría de ustedes comprenderá mejor su contexto
4. Detección de neumonía a partir de rayos X
Este proyecto de ciencia de datos analiza el uso de inteligencia artificial para analizar imágenes médicas (rayos X) para detectar enfermedades como la neumonía.
Deberá use redes neuronales convolucionales (CNN) y algoritmos de aprendizaje profundo para construir un modelo predictivo para analizar las imágenes de rayos X y construir su modelo.
Un científico de datos de atención médica generalmente usaría aprendizaje profundo y segmentación de imágenes para predecir el presencia de neumonía.
Herramientas para comenzar:
PythonTensorFlow/PyTorch
Consejos para el proyecto:
Es posible que necesite una máquina potente con suficiente memoria RAM para procesar los datos de imágenes médicas. Debe tener al menos 16 GB de RAM. Puede considerar usar el procesamiento en la nube para ejecutar sus modelos de aprendizaje profundo.
Este proyecto de análisis de imágenes médicas requiere conocimientos de visión artificial más avanzados. Si eres principiante, podrías perderte este.
5. Predicción de la enfermedad del cáncer
A continuación, puede intentar predecir la enfermedad del cáncer utilizando datos genómicos. Esta es un área enorme dentro del sector de la salud, ¡ya que la predicción temprana del cáncer puede ser fundamental para la supervivencia del paciente!
La genómica ha mejorado enormemente desde que se completó el Proyecto del Genoma Humano y esto ha permitido que el big data y los datos alcancen todo su potencial. aplicaciones científicas en la investigación del cáncer.
Puede usar una combinación de técnicas de ciencia de datos para predecir la aparición del cáncer.
Estos incluyen algoritmos de aprendizaje supervisado como regresión logística, bosque aleatorio o árboles de decisión.
Herramientas para comenzar:
RRStudioBioconductor
Consejos para el proyecto:
Obtenga conjuntos de datos genómicos de NCBI
No solo puede aprender habilidades útiles mientras aprende ciencia de datos, sino que también impresionará a sus empleadores si está buscando trabajar en el cuidado de la salud.
6. Identificación de objetivos de fármacos
La identificación de objetivos de fármacos es otro proyecto de ciencia de datos de atención médica que debe considerar.
Este proyecto analiza el uso de interacciones de objetivos de fármacos para identificar fármacos potenciales para nuevas enfermedades o condiciones de atención médica.
Necesitará usar habilidades de ciencia de datos de bioinformática, como secuenciación genómica, análisis de expresión génica y redes de interacción proteína-proteína.
Muchos científicos de investigación en atención médica usan estas habilidades con regularidad base, por lo que este proyecto sería muy aplicable a una tarea de trabajo real.
Herramientas para comenzar:
RPythonBioPython
Consejos del proyecto:
Puede usar conjuntos de datos de atención médica relacionados con medicamentos-interacciones objetivo como ChEMBL y DrugBank. También puede usar repositorios públicos como Kaggle o Github.
7. Optimización de la cadena de suministro de atención médica
La optimización de la cadena de suministro de atención médica es un posible proyecto de ciencia de datos de atención médica que puede probar.
Este es un proyecto que puede ayudarlo a sobresalir cuando solicite empleos en atención médica administración!
Puede usar conjuntos de datos relacionados con los costos de atención médica de Kaggle y logística para optimizar el proceso de la cadena de suministro de atención médica.
Necesitará usar un algoritmo de aprendizaje automático como linear regresión para desarrollar modelos predictivos. También puede realizar análisis de datos exploratorios y limpieza de datos para extraer información.
Herramientas para comenzar:
PythonScikit-learn
Consejos para proyectos:
Puede usar conjuntos de datos de Kaggle o conjuntos de datos de varios sitios web gubernamentales. Cree una visualización de datos para presentar los hallazgos de su proyecto
8. Procesamiento de lenguaje natural para notas clínicas
Este proyecto de ciencia de datos de atención médica analiza el uso del procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar notas clínicas.
A través de este proyecto, aprenderá NLP, un ¡El modelo esencial de aprendizaje automático que utilizan muchos científicos de datos!
Necesitará usar técnicas de NLP, como el análisis de sentimientos y la extracción de texto, para procesar y comprender los datos de atención médica.
Sus modelos de aprendizaje automático debe ser capaz de detectar y categorizar la información en los diversos códigos clínicos de la CIE.
Aunque este proyecto puede requerir algunos conocimientos clínicos, ¡un poco de investigación será suficiente!
Herramientas para comenzar:
PythonNLTK
Consejos del proyecto:
Pruebe conjuntos de datos de atención médica relacionados con notas clínicas de Kaggle o conjuntos de datos de atención médica de sitios web gubernamentales. También puede usar conjuntos de datos de atención médica relacionados con códigos médicos y terminologías como SNOMED CT.
9. Desarrollo de chatbots para el cuidado de la salud
Los chatbots son cada vez más populares en el cuidado de la salud.
Con el desarrollo de chatbots para el cuidado de la salud, puede desarrollar un chatbot para el cuidado de la salud que los pacientes pueden usar para acceder a información y recursos médicos.
Necesitará usar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje profundo, como redes neuronales recurrentes (RNN) o memoria a corto plazo (LSTM) para crear chatbots de atención médica.
Herramientas para comenzar:
PythonNLTKTensorFlow o PyTorch
Consejos para el proyecto:
Es posible que deba obtener suficiente RAM de 16 GB para ejecutar los algoritmosInvolúcrese en una comunidad de ciencia de datos para pedir ayuda, ya que este proyecto es bastante difícil
10. Detección de fraude de seguro médico
El fraude de seguro médico es un problema importante de atención médica.
Un proyecto que puede probar es la detección de fraude de seguro médico.
Deberá use algoritmos de aprendizaje automático supervisados, como regresión logística, árboles de decisión o bosques aleatorios, para detectar reclamos de atención médica fraudulentos.
Herramientas para comenzar:
PythonScikit-learn
Consejos para el proyecto:
Explore diferentes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias.
A través de este proyecto, podrá determinar la relación entre la variable dependiente y la variable objetivo (probabilidad de fraude).
11. Sistema de soporte de decisiones clínicas
En atención médica, los sistemas de soporte de decisiones clínicas (CDSS) utilizan datos de atención médica para ayudar a los profesionales de la salud a tomar mejores decisiones.
Este proyecto explora el desarrollo de un CDSS utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Deberá usar algoritmos de aprendizaje supervisado, como regresión logística y árboles de decisión, para clasificar los resultados de las pruebas, los diagnósticos y los tratamientos.
Herramientas para comenzar:
PythonScikit-learn
Sugerencias del proyecto:
Consulte SNOMED para familiarizarse con los términos clínicos
Preguntas relacionadas
¿Cómo se puede usar la ciencia de datos en el cuidado de la salud?
Datos la ciencia se puede utilizar para mejorar el acceso, reducir los costos de atención médica y desarrollar soluciones de atención médica personalizadas.
Los ejemplos incluyen modelos predictivos para enfermedades y factores de riesgo del paciente, procesamiento de lenguaje natural para notas clínicas, desarrollo de chatbot de atención médica y suministro de atención médica optimización de la cadena.
Pensamientos finales
Y esos son todos los datos de atención médica ideas de proyectos de ciencia que tengo para usted!
Espero que este artículo lo inspire a usar la ciencia de datos para crear soluciones que puedan mejorar la atención médica y salvar vidas.
Todo lo mejor para ser contratado como un científico de datos de atención médica. ¡Gracias por leer!