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Nous sommes en 2023 et les projets de science des données de santé sont très demandés !
Si vous Si vous cherchez à être embauché dans le domaine de la science des données de santé en 2023, vous devez commencer à travailler sur des projets de science des données de santé.
Dans cet article de blog, je partagerai les 11 meilleures données de santé projets scientifiques par lesquels vous devriez commencer. Je vous donnerai également des conseils pour mener à bien ces projets.
Alors, qu’attendez-vous ? Lisez la suite pour tout savoir sur ces idées de projets de science des données de santé !
1. Prédiction des risques pour les patients
Le premier projet de la liste concerne l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire le risque d’un patient en soins de santé pour certaines conditions médicales.
La prédiction du risque d’un patient peut reposer sur plusieurs points de données clés, tels que l’âge, le sexe, les habitudes de vie et les antécédents médicaux. Vous devrez recueillir des données auprès de prestataires de soins de santé et d’hôpitaux pour mener à bien ce projet.
Vous pouvez utiliser la régression logistique, la régression linéaire, la régression de Cox et l’apprentissage automatique pour déterminer le risque d’un patient.
Outils pour démarrer :
PythonScikitlearnSQL
Conseils de projet :
Analysez les données de santé de différents organismes de santé et testez votre modèle sur chacun d’eux.Pensez au type de facteurs de risque pour les patients sur lesquels vous devriez vous concentrer
2. Analyse de grappes de gènes
L’analyse de grappes de gènes est un autre projet de science des données de santé que vous devriez essayer ! Ce projet implique des travaux de bioinformatique, qui est un domaine clé dans l’industrie de la santé en raison de ses grands volumes de données biologiques.
Ce projet de bioinformatique examine l’analyse de groupes de gènes afin de mieux comprendre diverses conditions de santé.
Vous utiliserez des techniques telles que le clustering, le clustering hiérarchique et l’ACP (analyse en composantes principales) pour analyser les expressions géniques dans différents groupes. Vous pouvez également utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés tels que le clustering K-means pour une analyse plus approfondie.
Outils pour démarrer :
RRStudioBioconductor
Conseils de projet :
Concentrez-vous sur les ensembles de données de santé liés à un état de santé spécifique que vous souhaitez étudierRecherchez des modèles uniquement dans les groupes de gènes associés à l’état de santé que vous avez choisi
3. Prédiction des épidémies
Le secteur de la santé a également besoin d’aide pour prédire les épidémies !
Grâce à ce projet de science des données sur les soins de santé, vous pouvez développer des modèles prédictifs qui utilisent des données sur les soins de santé pour prévoir la propagation d’un maladie particulière dans une région.
Vous devrez travailler avec des ensembles de données sur les soins de santé contenant des informations sur la démographie, les coûts des soins de santé et d’autres facteurs pertinents liés aux soins de santé.
Outils pour démarrer :
PythonTensorFlow
Conseils de projet :
Travailler sur les ensembles de données COVID-19 pour commencer puisque la plupart d’entre vous auront une meilleure compréhension de son contexte
4. Détection de pneumonie à partir de rayons X
Ce projet de science des données sur les soins de santé examine l’utilisation d’images d’imagerie médicale (rayons X) pour détecter des maladies comme la pneumonie.
Vous devrez utiliser des neurones convolutifs (CNN) et des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour analyser les images radiographiques et créer votre modèle.
Un scientifique des données de santé utiliserait généralement l’apprentissage en profondeur et la segmentation d’images pour prédire la présence d’une pneumonie.
Outils pour démarrer :
PythonTensorFlow/PyTorch
Conseils de projet :
Vous aurez peut-être besoin d’une machine puissante avec suffisamment de RAM pour traiter les données d’imagerie médicale. Vous devez disposer d’au moins 16 Go de RAM.Vous pouvez envisager d’utiliser le traitement dans le cloud pour exécuter vos modèles d’apprentissage en profondeur.
5. Prédiction des maladies cancéreuses
Ensuite, vous pouvez essayer de prédire les maladies cancéreuses à l’aide de données génomiques. Il s’agit d’un vaste domaine dans le secteur de la santé, car la prédiction précoce du cancer peut être essentielle à la survie des patients !
Vous pouvez utiliser une combinaison de techniques de science des données de santé pour prédire l’apparition d’un cancer.
Ceux-ci incluent des algorithmes d’apprentissage supervisé tels que la régression logistique, la forêt aléatoire ou les arbres de décision.
Outils pour démarrer :
RRStudioBioconductor
Conseils de projet :
Obtenez des ensembles de données génomiques à partir de NCBI
Non seulement vous pouvez acquérir des compétences utiles tout en apprenant la science des données, mais vous impressionnera également vos employeurs si vous cherchez à travailler dans le domaine de la santé.
6. Identification de la cible des médicaments
L’identification des cibles des médicaments est un autre projet de science des données de santé que vous devriez envisager.
Ce projet de science des données de santé examine l’utilisation des interactions médicament-cible pour identifier les médicaments potentiels pour de nouvelles maladies ou conditions de santé.
Vous devrez utiliser des techniques bioinformatiques telles que le séquençage génomique, l’analyse de l’expression génique et les réseaux d’interaction protéine-protéine.
Outils pour démarrer :
RPythonBioPython
Conseils de projet :
Vous pouvez utiliser des ensembles de données de santé liés aux interactions médicament-cible comme ChEMBL et DrugBank. Vous pouvez également utiliser des référentiels publics tels que Kaggle ou Github.
7. Optimisation de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé
L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé est un projet possible de science des données de santé que vous pouvez essayer.
C’est un projet qui peut vous aider à vous démarquer lorsque vous postulez à des emplois dans le secteur de la santé gestion !
Vous pouvez utiliser des ensembles de données de santé liés aux coûts des soins de santé de Kaggle et de la logistique pour optimiser le processus de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé.
Vous devrez utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique tels que linéaire régression pour développer des modèles prédictifs. Vous pouvez également effectuer une analyse exploratoire des données et un nettoyage des données pour extraire des informations.
Outils pour démarrer :
PythonScikit-learn
Conseils de projet :
Vous pouvez utiliser des ensembles de données de santé à partir de Kaggle ou d’ensembles de données sur les soins de santé provenant de divers sites Web gouvernementaux. Créez une visualisation des données pour présenter les résultats de votre projet
8. Traitement du langage naturel pour les notes cliniques
Ce projet de science des données de santé examine l’utilisation du traitement du langage naturel (PNL) pour analyser les notes cliniques.
Grâce à ce projet, vous apprendrez la PNL, un modèle d’apprentissage automatique essentiel utilisé par de nombreux scientifiques des données !
Vous devrez utiliser des techniques de NLP telles que l’analyse des sentiments et l’exploration de texte pour traiter et comprendre les données de santé.
Vos modèles d’apprentissage automatique devrait être en mesure de détecter et de catégoriser les informations dans les différents codes cliniques de la CIM.
Bien que ce projet puisse nécessiter certaines connaissances cliniques, un peu de recherche suffira !
Outils pour commencer :
PythonNLTK
Conseils de projet :
Essayez des ensembles de données de santé liés aux notes cliniques de Kaggle ou des ensembles de données de santé provenant de sites Web gouvernementaux. Vous pouvez également utiliser des ensembles de données de santé liés aux codes médicaux et à des terminologies comme SNOMED CT.
9. Développement de chatbot de santé
Les chatbots deviennent de plus en plus populaires dans le domaine de la santé.
Avec le développement de chatbot de santé, vous pouvez développer un chatbot de santé que les patients peuvent utiliser pour accéder aux informations et ressources médicales.
Vous devrez utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et des algorithmes d’apprentissage en profondeur tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou la mémoire à long court terme (LSTM) pour créer des chatbots de santé.
Outils pour démarrer :
PythonNLTKTensorFlow ou PyTorch
Conseils de projet :
Vous devrez peut-être disposer de suffisamment de RAM de 16 Go pour exécuter les algorithmes. Impliquez-vous dans une communauté de science des données pour demander de l’aide car ce projet est joli difficile
10. Détection de la fraude à l’assurance maladie
La fraude à l’assurance maladie est un problème de santé majeur.
Un projet de science des données de santé que vous pouvez essayer est la détection de la fraude à l’assurance maladie.
Vous’Vous devrez utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés tels que la régression logistique, les arbres de décision ou la forêt aléatoire pour détecter les réclamations de soins de santé frauduleuses.
Outils pour démarrer :
PythonScikit-learn
Conseils de projet :
Explorez différents ensembles de données sur les soins de santé pour identifier les modèles et les tendances.
11. Système d’aide à la décision clinique
Dans le domaine de la santé, les systèmes d’aide à la décision clinique (CDSS) utilisent les données de santé pour aider les professionnels de la santé à prendre de meilleures décisions.
Ce projet de science des données de santé explore le développement d’un CDSS à l’aide d’une machine algorithmes d’apprentissage.
Vous devrez utiliser des algorithmes d’apprentissage supervisés tels que la régression logistique et les arbres de décision pour classer les résultats des tests, les diagnostics et les traitements.
Outils pour commencer :
PythonScikit-learn
Conseils de projet :
Reportez-vous à SNOMED pour vous familiariser avec les termes cliniques
Questions connexes
Comment la science des données peut-elle être utilisée dans le domaine de la santé ?
La science des données peut être utilisée pour améliorer l’accès, réduire les coûts des soins de santé et développer des solutions de soins de santé personnalisées.
Les exemples incluent la modélisation prédictive des maladies et des facteurs de risque des patients, le traitement du langage naturel pour les notes cliniques, le développement de chatbots de santé, et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé.
Réflexions finales
Et c’est un Toutes les idées de projets de science des données de santé que j’ai pour vous !
J’espère que cet article vous inspirera à utiliser la science des données de santé pour créer des solutions qui peuvent améliorer les soins de santé et sauver des vies.
Tous les meilleur pour être embauché en tant que scientifique des données de santé. Merci d’avoir lu !