Este repositorio será dedicado a la creación de un modelo predictivo para la detección de riesgo de accidentes cerebrovasculares en pacientes basándose en el proyecto de Coursera Build and deploy a stroke prediction model using R. Este proyecto se realiza en colaboración con una organización destacada en el sector salud.
El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un modelo predictivo robusto y fiable que pueda predecir la probabilidad de que un paciente sufra un accidente cerebrovascular. Utilizando un conjunto de datos proporcionado por el sector salud, se aplicarán técnicas avanzadas de análisis y modelado de datos con el fin de:
- Identificar patrones y correlaciones clave entre diferentes variables de salud y el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular.
- Desarrollar un modelo predictivo que pueda ser utilizado por profesionales de la salud para mejorar los resultados en la atención de pacientes.
El proyecto abarca varias etapas clave en el proceso de análisis de datos y modelado predictivo:
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Preparación y Limpieza de Datos: Los participantes comenzarán con la carga y limpieza de los datos del mundo real, asegurando que el conjunto de datos esté completo y sea preciso para el análisis.
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Ingeniería de Características: Se realizará un trabajo detallado en la transformación y creación de nuevas variables (características) para mejorar la capacidad predictiva del modelo.
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Manejo de Datos Faltantes: Se aplicarán técnicas avanzadas para tratar con datos incompletos o faltantes, un desafío común en el análisis de datos de salud.
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Análisis Exploratorio de Datos: Se explorará el conjunto de datos para entender las distribuciones, tendencias y relaciones entre las diferentes variables.
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Modelado Predictivo: Se entrenarán y evaluarán múltiples modelos de clasificación, utilizando técnicas como regresión logística, árboles de decisión y métodos de ensemble, para identificar el modelo más eficaz.
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Evaluación y Selección del Modelo: Se realizará una evaluación rigurosa de cada modelo utilizando métricas de rendimiento como la precisión, la sensibilidad, la especificidad y la curva ROC para seleccionar el mejor modelo.
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Despliegue del Modelo: Finalmente, se preparará el modelo seleccionado para su implementación en un entorno práctico, asegurando que esté listo para ser utilizado en situaciones reales por los profesionales de la salud.
Al final del proyecto, se habrán creado modelod de predicción validadod y efectivod, demostrando la habilidad para llevar a cabo un proyecto completo de análisis de datos en un contexto de salud real. Este modelo tendrá un impacto significativo en la prevención y manejo de accidentes cerebrovasculares, mejorando así los resultados de salud de los pacientes.