Привет, Пикабу!
Вот мы и снова тут)
Перед тем как опубликовать новые данные по работе нашей нейронной сети, хотелось бы сказать большое спасибо всем людям, которые поделись нашей работой в своих соц. сетях, для нас это очень важно! Людям, которые внесли конструктивную критику и подняли интересные вопросы. Спасибо и самому Пикабу, мы не ожидали, что залетим в горячее и получим столько обратной связи)))
Отдельное спасибо людям, которые написали нам на почту и пожелали вступить в проект, Вас было очень много! К сожалению мы не успеваем ответить всем, надеюсь вы не в обиде. Так же у нас есть проблемы по организации работы, короновирус дает о себе знать)
И так, кратко по нашей работе.
Мы все еще студенты и пытаемся реализовать ИИ для решения медицинских задач.
Сама работа: https://vk.com/club4552712?w=wall-4552712_1659
Программа реализована на основе теоретических знаний в области медицины. Для решения мы все еще используем метод обратного распространения. Мы знаем, что есть нейронные сети реализованным крутыми программистами и показывающие крутые результаты, но мы не можем себе позволить использовать их - мы не знаем, как они реализованы и какие методы внутри они используют, что является основополагающим для понимания результата.
Как известно по МКБ-10 существует 22 класса заболеваний и мы решили их разделить в зависимости от Орган-система и Этиологические факторы ( и др.(подробнее в работе)).
Мы смогли добиться некоторых улучшений по работе нейронной сети со стороны анамнеза, со стороны лабораторных методов исследования улучшений пока нет. При определении органо-комплексной системы теперь можно выстраивать вероятности и по этиологическому фактору, и что самое интересное даже создать модель от других систем – а это значит, что можем построить логику для сложных случаев, например: развитие сердечно сосудистых заболеваний при заболеваниях почек, конечно в практике до этого еще далеко.
Немного о будущем:
- в лабораторных анализах мы смогли разработать несколько вариантов получения данных, на (фото 2) представлены примерный макет анализа данных. Тут изображены показатели красной крови, по нашим представлениям, пытаемся рассчитать общий коэффициент нормы в отношении показателей и при его отклонении.
-Как всегда планируем расширять базу данных по заболеваниям! Если попытаться объяснить, то надо создать более чем 17 млн. переменных и это только по анамнезу.
-Включать для анализа показатели физикального осмотра.
-Изучать новые методы программирования, например недавно мы смогли добиться решения задачи за 228 секунд против 6 минут, с помощью библиотеки pandas
-Продолжать изучать медицину
-Постараемся выкладывать, новую информацию в соц. сети более активно, накопленного материала очень много, но не успеваем его оформлять.
Всем спасибо и с наступающим Новым Годом! С уважением, команда!
