При наличии данных для обучения
- Нужен лингвистический компонент для языка пациентов. Например в Африке распространён язык Суахили (5 млн — родной язык; больше 150 млн — второй язык). Для разбора жалоб африканских пациентов надо этот язык уметь анализировать.
- Нужна база знаний, с которой смогут работать исследователи неизвестных заболеваний (онтология, и что там вообще нужно для научной деятельности). Вообще у нас даже с технологиями подготовки документов есть проблемы, и с ЭЦП тоже.
- Теорвер надо знать, уметь и любить.
И медицинская область не определена. Одно дело сконцентрироваться на стоматологии, другое - на инфекционных болезнях. В общем, как сделаете, так и будет - уникальная разработка.
Вот что пишет Phind-34B:
Для создания II (интеллектуальной информационной системы), которая будет на основе заболевания ставить диагноз и искать пациентов с подобными заболеваниями, необходимо использовать комплексный технологический стек. Вот предложенный подход:
-
Язык программирования: Python является отличным выбором для разработки такого приложения из-за его простоты, гибкости и богатого набора библиотек для обработки данных и машинного обучения.
-
База данных: PostgreSQL или MongoDB могут быть использованы для хранения больших объемов данных о пациентах, их заболеваниях и результатах диагностики. Выбор между этими двумя зависит от предпочтений в отношении структурированных и неструктурированных данных.
-
Машинное обучение и анализ данных: Scikit-learn, TensorFlow, и PyTorch могут быть использованы для создания моделей машинного обучения, которые будут способны анализировать данные о пациентах и предсказывать возможные заболевания на основе симптомов.
-
Веб-разработка: Flask или Django для создания веб-интерфейса, через который пользователи могут взаимодействовать с системой.
-
API для интеграции: REST или GraphQL API для обмена данными между веб-приложением и базой данных, а также для возможности интеграции с другими системами.
-
Безопасность: Использование протокола HTTPS и технологий аутентификации и авторизации, таких как OAuth 2.0, для обеспечения безопасности данных пациентов.
-
Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых данных о симптомах и диагнозах, библиотеки NLTK или SpaCy могут быть полезны.
-
Контейнеры и оркестрация: Docker для упаковки приложения и его зависимостей в контейнеры, а Kubernetes для управления развертыванием и масштабированием контейнеров в производственной среде.
Этот стек предлагает гибкость и мощные инструменты для разработки сложных систем, способных анализировать и обрабатывать большие объемы данных, что критично для системы диагностики на основе заболевания.
Я бы, конечно, не так делал (а на Java), но я и не делаю.
1 лайк