Что технически(какие it решения, технологический стек) нужны для создания ии ,который сможет на основе жалоб ставить диагноз?
Сможет выявлять пациентов с похожими жалобами; Создавать персональные рекомендации лечения. Какой технологический стек (в том числе библиотеки и прочее) нужен команде программистов для создания такого ии?
Дополнительно:
Ответы:
Технологический стек довольно простой и легко гуглится, потому что тема далеко не новая.
Но без корпуса данных для обучения этот стек бесполезен. Раз вы сюда пришли с такой формулировкой, то у вас такого корпуса явно нет.
Как уже верно указал Алексей стек простейший, вас устроит любая библиотека для создание нейросети под любой известный вам язык программирования. Например tensorflow хоть под питон хоть под жаваскрипт.
Схема сети тоже простейшая вход-несколько полносвязных скрытых слоев-выход
формат входа- вектор со всеми возможными видами жалоб в формате есть/нет/неизвестно
Формат выхода- вектор где каждое число вероятность для болезни.
Собственно все.
Сложность у вас возникнет по 3 пунктам,
-создать перечень (и интерфейс!) для жалоб
-создать перечень диагнозов
-и, самое главное, создать обучающую выборку! Т.е. проработать десятки а лучше сотни тысяч медкарточек, перегнать их в формат вектора жалоб и вектора диагноза и после этого обучить сетку.
А так задачка простейшая :)
Для программиста.
А вот для того кто будет эти сотни тысяч карточек читать и вводить это ад.
Вам точно понадобится медицинский консультант. Также не лишним будет максимально конкретизировать задачи (Какие диагнозы? У каких пациентов? Какие рекомендации и способы лечения?), тогда возникнет понимание, какие нужны данные, где их взять и какие алгоритмы использовать.
Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.
Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.
Ответить на вопрос
Для создания искусственного интеллекта, который сможет на основе жалоб ставить диагноз, потребуется использование различных технологий и решений в области искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка и баз данных.
Вот несколько шагов, которые могут помочь в создании такого искусственного интеллекта:
1. Сбор данных: необходимо собрать большой объем данных о жалобах пациентов, диагнозах, симптомах и лечении. Для этого можно использовать базы данных пациентов из больниц, медицинские отчеты, истории болезней и другие источники.
2. Обработка данных: данные нужно обработать и подготовить для обучения модели искусственного интеллекта. В этом процессе может потребоваться очистка данных, устранение дубликатов, преобразование текстовых данных в числовой формат и т.д.
3. Машинное обучение: для обучения модели искусственного интеллекта можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как классификация, кластеризация, нейронные сети и т.д. Необходимо провести обучение на подготовленных данных и настроить модель для точного предсказания диагнозов на основе жалоб.
4. Обработка естественного языка: для анализа текстовых данных о жалобах пациентов и составлении диагнозов можно использовать методы обработки естественного языка. Это позволит искусственному интеллекту понимать текстовую информацию и делать выводы на основе неструктурированных данных.
5. Интеграция с базами данных: для хранения информации о пациентах, диагнозах и других медицинских данных необходимо использовать базы данных. Для этого можно воспользоваться различными технологиями, такими как SQL или NoSQL базы данных.
6. Тестирование и оптимизация: после создания модели искусственного интеллекта необходимо провести тестирование на реальных данных и оптимизировать работу системы для достижения наилучших результатов.
Таким образом, для создания искусственного интеллекта, способного на основе жалоб ставить диагноз, необходимо использовать современные технологии и решения в области машинного обучения, обработки естественного языка и баз данных. Это позволит создать эффективную и точную систему для диагностики заболеваний на основе жалоб пациентов.