Пару недель назад я окончил интенсивную дипломную программу по Data Science. По окончании программы каждый студент должен был завершить проект Capstone, чтобы объединить наши недавно приобретенные навыки и методы в области науки о данных. Вот мой:
Прогноз и анализ эффективности психиатрических препаратов
Что я сделал:
- Собирал, очищал и анализировал данные психиатрических обследований.
- Установленные прогностические факторы безуспешности психиатрических препаратов
- Создал модель машинного обучения, которая предсказывает, будет ли лечение успешным для данного человека с психическим заболеванием.
Почему это важно:
- Избегание назначения лечения, которое вряд ли будет успешным, экономит время, деньги и ресурсы.
- В настоящее время в индустрии психического здоровья не существует систематического инструмента, который помогал бы принимать решения при выборе наилучшего курса лечения для данного человека.
Хотя этот проект не идеален и почти не готов к запуску в производство, я надеюсь, что это начало чего-то гораздо большего, поскольку я расширяю понятие прогнозирования прогноза пациента по различным вариантам лечения.
Рентген может помочь диагностировать, контролировать и лечить людей с проблемами физического здоровья. Давайте воспользуемся машинным обучением, чтобы сделать то же самое для людей с проблемами психического здоровья.
Спасибо за чтение!
Если вам интересно узнать больше, посетите мой сайт: https://www.kaitlinbustos.com/
or
Не стесняйтесь обращаться ко мне в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kaitlinbustos/
