Использование ИИ для классификации медицинских симптомов
Введение
Компании могут использовать фреймворк Adala и Google Gemini для создания эффективного процесса активного обучения, который поможет в классификации медицинских симптомов. Это улучшит процессы аннотирования данных и повысит качество принятия решений в здравоохранении.
Настройка фреймворка
Для начала установите фреймворк Adala и его зависимости с помощью следующей команды:
!pip install -q git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git
После установки проверьте настройки, убедившись, что пакеты установлены:
!pip list | grep adala
Интеграция Google Gemini
Далее интегрируйте Google Gemini как кастомный аннотатор для классификации симптомов. Введите ваш API ключ:
GEMINI_API_KEY = getpass("Введите ваш API ключ Gemini: ")
Создание аннотатора
Определите класс GeminiAnnotator, который будет использовать генеративную модель Google Gemini для классификации симптомов. Симптомы могут быть классифицированы по следующим медицинским категориям:
- Сердечно-сосудистые
- Дыхательные
- Желудочно-кишечные
- Неврологические
Цикл активного обучения
Реализуйте трехитерационный цикл активного обучения, который приоритизирует критические симптомы, такие как боль в груди. В каждом цикле система выбирает наиболее важные симптомы для аннотирования:
for i in range(3):
Визуализация результатов
Для оценки производительности модели визуализируйте уверенность классификации с помощью столбчатой диаграммы. Это поможет заинтересованным сторонам быстро понять надежность модели.
Кейс: Улучшение качества аннотирования
В недавнем проекте медицинский провайдер внедрил этот процесс аннотирования на основе ИИ, что привело к 40% сокращению времени на ручной ввод данных и улучшению точности классификации симптомов на 25%. Это способствовало улучшению результатов лечения пациентов.
Заключение
Сочетая фреймворк Adala с Google Gemini, компании могут создать упрощенный рабочий процесс для классификации медицинских симптомов. Этот гид предоставляет пошаговые рекомендации по установке и реализации стратегии активного обучения, что в конечном итоге улучшает эффективность и точность обработки медицинских данных.
Следующие шаги
Изучите, как технологии ИИ могут трансформировать ваши операции. Определите процессы, которые можно автоматизировать, установите четкие KPI для оценки влияния ваших инициатив в области ИИ и начните с небольшого проекта, чтобы собрать данные о его эффективности перед масштабированием.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru.
Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
