Construye un modelo deep learning para EHR en biotech de Barcelona
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un modelo deep learning con Transformer temporal y BERT clínico sobre datos de pacientes. Compáralo con XGBoost y obtén un certificado verificable.
El escenario
La biotech (~85 personas, Serie B, enfocada en oncología) busca enriquecer su pipeline de selección de candidatos a ensayos clínicos; cada paciente bien estratificado vale ~14.000 EUR en eficiencia de ensayo.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Demostrar si un modelo deep learning sobre EHR supera a una baseline tabular en predicción de respuesta a inmunoterapia.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Modelar trayectorias EHR con Transformers temporales
- Combinar señales estructuradas y notas clínicas
- Comparar deep learning vs tabular en datos clínicos limitados
- Aplicar interpretabilidad en contexto clínico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine
Master · Applied Ai
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning for Healthcare and Biomedicine at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Deep Learning For Ehr
Apply deep learning for ehr to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Clinical Data
Apply clinical data to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transformer Models
Apply transformer models to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Interpretability
Apply interpretability to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Investigador/a de Machine Learning
Deep learning sobre EHR con comparación contra tabular es trabajo típico de research en salud.
Este proyecto afina
- deep-learning-for-ehr
- transformer-models
- clinical-data
Científico/a de IA Aplicada
Demostrar mejora medible en outcome clínico es la mentalidad de aplicación del rol.
Este proyecto afina
- deep-learning-for-ehr
- model-evaluation
- clinical-data
Científico de Datos
Modelar trayectorias EHR + interpretabilidad es trabajo cotidiano de data science en biotech.
Este proyecto afina
- clinical-data
- interpretability
- model-evaluation