Dévoilant votre santé cardiaque : Une assistante médicale prédictive propulsée par Python
Vous êtes-vous déjà demandé si vous pouviez exploiter la puissance de la science des données pour prédire votre risque de maladie cardiaque ? Ce projet plonge dans le monde de la santé en utilisant Python pour développer une application de prédiction du risque de maladie cardiaque appelée Assistante Médicale Prédictive. Imaginez un outil qui analyse différents facteurs de santé pour estimer votre susceptibilité aux maladies cardiaques. Cela pourrait être un véritable atout pour la détection précoce et les mesures préventives.
Portée par ma passion pour l’industrie de la santé et mon expertise en Python, je me suis lancée dans ce projet pour exploiter l’apprentissage automatique pour une noble cause. Voici un aperçu du parcours :
- Dévoilant les données : Le projet a démarré avec un ensemble de données sur la santé bien structuré provenant de Kaggle. Ce trésor contenait des informations sur divers facteurs comme l’IMC, les habitudes de tabagisme et la santé physique, tous susceptibles d’influencer le risque de maladie cardiaque.
- Faire parler les données : Python est devenu mon outil de confiance pour le prétraitement des données. Cela impliquait de nettoyer et d’organiser méticuleusement les données pour les préparer à l’analyse. Tout comme ranger votre chambre avant de réorganiser les meubles, cette étape garantit une analyse aussi fluide que possible.
- Explorer le paysage : Ensuite est venue l’Analyse Exploratoire des Données (AED). Cette phase impliquait d’explorer les données pour découvrir des schémas et des relations cachés. Pensez à assembler un puzzle pour comprendre comment différents facteurs pourraient influencer le risque de maladie cardiaque.
- Construire l’assistante : Avec une compréhension plus approfondie des données, j’ai construit le cœur du projet – le modèle d’apprentissage automatique. Python, associé à des algorithmes comme la Régression Logistique, a permis de construire un modèle capable d’analyser votre profil de santé et de prédire votre risque de maladie cardiaque.
- Choisir le champion : Mais comment savoir quel modèle performe le mieux ? Le projet a méticuleusement comparé différents modèles, et la Régression Logistique est apparue comme le champion, affichant une précision impressionnante de plus de 91% !
- Traduire les insights en action : La dernière étape a impliqué la création d’une application web conviviale à l’aide de Streamlit, un framework Python. Cette application vous permet d’entrer vos données de santé et de recevoir une prédiction du risque de maladie cardiaque – un outil précieux pour la gestion proactive de la santé.
Ce projet met en avant non seulement mes compétences en Python, mais démontre également le potentiel de la science des données dans la révolution de la santé. Il ouvre la voie à des avancées futures dans les diagnostics médicaux et les mesures préventives, permettant aux individus de prendre en charge leur santé cardiaque.
Pour une analyse plus détaillée de la méthodologie du projet et du code, consultez le notebook Jupyter complet ici : Projet Python – Application de prédiction du risque de maladie cardiaque