Modela progresión de diabetes para una aseguradora en Ciudad de México
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un clasificador binario y un modelo de supervivencia con datos de 80.000 asegurados para predecir progresión de diabetes. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La aseguradora (~600 personas) opera con margen <8 % y un programa de prevención bien dirigido recorta hasta 22 % del coste a 36 meses en cohorte tratada vs control histórico.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Predecir progresión a diabetes a 36 meses con C-index ≥0.72 y caracterizar el top-1.000 de mayor riesgo para programa de prevención.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar análisis de supervivencia a datos clínicos longitudinales
- Distinguir clasificación binaria de supervivencia en contexto clínico
- Caracterizar cohortes de alto riesgo con interpretación clínica
- Recomendar acciones de programa con criterios cuantitativos
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.
- Survival Analysis
Apply survival analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Disease Progression
Apply disease progression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Longitudinal Data
Apply longitudinal data 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.
- Clinical Data
Apply clinical data to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Científico/a de IA Aplicada
Modelos de progresión y caracterización de cohortes es el proyecto típico de IA aplicada en aseguradoras.
Este proyecto afina
- disease-progression
- longitudinal-data
- survival-analysis
Científico de Datos
Análisis de supervivencia + caracterización es trabajo cotidiano de data science en salud.
Este proyecto afina
- survival-analysis
- model-evaluation
- longitudinal-data
Investigador/a de Machine Learning
Métodos de supervivencia con random forest son área activa de research aplicada en salud.
Este proyecto afina
- survival-analysis
- disease-progression
- model-evaluation