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J'analyserai des données biomédicales et de santé à l'aide de modèles ml
La bulle freelance
En tant que responsable IA/ML chez thefreelancebubble.com, je propose des solutions professionnelles en IA, machine learning, data science et analyse de la santé pour chercheurs, cliniciens, startups ...
À propos de ce service
Je travaille avec des ensembles de données cliniques, biomédicales, épidémiologiques, de laboratoire et structurées pour la prédiction, la classification, la modélisation des risques, l'analyse de biomarqueurs et l'évaluation des résultats.
Mes services incluent :
- Nettoyage et prétraitement des données
- Analyse exploratoire des données
- Ingénierie et sélection de caractéristiques
- Modèles de classification et de régression
- Prédiction des risques et des résultats pour les patients
- Analyse de l'importance des biomarqueurs et des caractéristiques
- Validation croisée et réglage des hyperparamètres
- ROC/AUC, sensibilité, spécificité, précision, rappel, F1, RMSE et R²
- Comparaison et optimisation de modèles
- SHAP et intelligence artificielle explicable
- Figures professionnelles et visualisations
- Code source Python/R et notebooks
- Documentation des modèles et rapports techniques
J'utilise Python, R, Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Jupyter, Colab et RStudio.
Veuillez me contacter avant de commander pour le deep learning, l'imagerie médicale, les données omiques, les très grands ensembles de données, le déploiement ou l'intégration API.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
Stata
•
Colab
•
RStudio
•
Autres
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de données en santé ou biomédical pouvez-vous analyser ?
Je peux travailler avec des ensembles de données structurées cliniques, biomédicales, épidémiologiques, de laboratoire, de résultats patients, biomarqueurs et de recherche. Veuillez me contacter d'abord pour l'imagerie médicale, les données omiques ou très spécialisées.
Quelles tâches de machine learning pouvez-vous réaliser ?
Je peux effectuer de la classification, de la régression, la prédiction de risques, la stratification des patients, la prédiction des résultats, le clustering, la détection d'anomalies, l'analyse de biomarqueurs et la comparaison de modèles.
Que dois-je fournir avant le démarrage du projet ?
Veuillez fournir votre ensemble de données, l'objectif de l'étude, la variable cible si applicable, les résultats attendus, ainsi que toute méthode, métrique ou exigence de rapport préférée.
Pouvez-vous évaluer la performance diagnostique ou prédictive ?
Oui. Je peux rapporter des métriques pertinentes telles que ROC-AUC, sensibilité, spécificité, précision, rappel, F1, matrices de confusion, RMSE, R² et autres mesures appropriées.
Proposez-vous une intelligence artificielle explicable et l'importance des caractéristiques ?
Oui. L'analyse SHAP, l'importance des caractéristiques et leur interprétation peuvent être incluses, notamment dans les projets avancés ou le package Premium.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Le code source ou les notebooks reproductibles peuvent être fournis selon le package choisi.
Pouvez-vous aider avec des résultats prêts pour publication ?
Oui. Je peux fournir des figures professionnelles, des tableaux, des résultats de performance de modèles, une documentation méthodologique et une interprétation adaptées au reporting de recherche.
Pouvez-vous travailler avec des données sensibles de patients ?
Veuillez partager uniquement des données correctement anonymisées ou dé-identifiées et vous assurer d'avoir l'autorisation appropriée pour les utiliser. Ne pas envoyer d'informations identifiables sur les patients.
Pouvez-vous garantir une précision ou une performance clinique spécifique ?
Non. La performance du modèle dépend de la qualité des données, de la taille de l'échantillon, de l'équilibre des classes, de la pertinence des caractéristiques et de la question de recherche sous-jacente. Je fournis une validation rigoureuse et un rapport transparent.
Dois-je vous contacter avant de commander ?
Oui, notamment pour de grands ensembles de données, le deep learning, l'imagerie médicale, les omiques, le déploiement, l'intégration API ou des projets de recherche biomédicale complexes.
