ChiPy Data SIG展示了Python驱动的医疗保健

辣椒:芝加哥'的官方Python用户组
辣椒:芝加哥'的官方Python用户组
公众团体

222 W商品市场广场#1230 · 芝加哥,IL

如何找到我们

物位于商品市场。乘坐中间的电梯到12楼。如果您迷路了,请向保安询问方向

活动场地位置图

细节

芝加哥Python数据特别兴趣小组正在与Redox合作,重点介绍如何在医疗保健行业中使用Python。

氧化还原正在招聘!查看他们的空缺职位: //jobs.lever.co/redoxengine/

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议程
6:00-门开了
6:30-会谈开始
8:30-下次见!

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会谈

开发人员的医疗保健安全
网络安全专家Anil Saldanha

演讲将针对医疗保健开发商的网络安全挑战。

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蛇和(基因)梯子
斯蒂芬·布什(Tempus)

在Tempus上,我们将简要介绍如何使用python进行生物信息学分析。

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将机器学习管道迁移到Kubernetes
扎米尔·李普(Luach Zach Lipp)

Lumere使用Python处理从应用程序到为数据科学和数据工程团队提供支持的所有工作。在本次演讲中,我们将讨论Lumere如何使用Python开发的机器学习模型对医院的购买进行分类,我们如何部署这些模型以及将部署移植到Kubernetes所学到的知识。

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使用Python识别医疗保健实践:SMA临床数据注册表
通过治愈SMA的Adrian Javier Segura

Python用于帮助清理,管理和分析发送到脊髓性肌萎缩症(SMA)临床数据注册表的EHR数据。正在对为SMA临床数据注册中心收集的数据进行分析,以确定对改善SMA护理至关重要的护理实践。 Python(及其各种库/程序包)被用于从这些EMR中提取大量原始数据,并提取见解,从而可以帮助医生为SMA及其家人提供医疗服务。 Python使Cure SMA可以快速,准确,可重现且经济高效地使用EHR数据。

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MD与机器:医学影像中的AI
通过杰伊·罗杰(Jay Rodge)

人工智能和机器学习的最新进展正在改变医生练习医学的方式。医学成像中的AI可以改善医疗保健吗?本演讲将讨论AI如何协助医学影像医生更好地进行预测。我们还将看到一个使用Python中的MedicalTorch构建医学成像AI模型的演示。

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使用Python的健康保险数据科学
保健服务公司(HCSC)的Sonjia Waxmonsky和Zack Larsen

HCSC每天大约接到我们的呼叫中心40,000个电话。我们使用PySpark,Databricks和开源建模包执行分析,以提取见解并使用此数据源对用户体验进行建模。

我们的临床数据科学团队使用Python和统计建模包对我们的观察数据进行因果推断,以提供科学估计这些程序对会员健康的影响。

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卫生保健提供者网络中的互动
伊利诺伊州蓝十字蓝盾(Vishal Soni)

卫生保健系统主要由患者,卫生保健提供者及其相互作用组成。这些交互意味着一个网络,而该网络通常是表示基础数据的更自然的方式。我将讨论我们如何使用python来构造并从该网络中获得见解,以及如何使用此类分析来识别异常行为。

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关于索赔数据季节性的先知
验证健康的贝丁

Prophet是Facebook创建的一个库,可在Python和R中使用,以预测时间序列数据。 Validate Health使用Prophet分析提供者客户的医疗保健索赔和项目财务绩效的季节性。

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使用Pandas和Xlwings的实用Excel自动化
由Evolent Health的Paul Zuradzki撰写

在为Excel用户创建报表时,我们经常会收到必须合并的数据文件或以其他方式合并的数据文件(必须拆分的合并数据)。如果您必须分割或合并[遮罩]的文件,那么简短的脚本可以节省您的团队时间,并且可以减少人为错误,从而实现可重复性。

今天,我们将演示XLwings(基于OpenPyXL构建),与大多数已发布的Excel-Python教程相比,该XLwings支持更直观地处理表格数据。