Новость

Автор представил агрегатор новостей и медицинскую экспертную систему на ИИ

1 источник

Все новости

Автор рассказал о двух своих проектах: агрегаторе новостей и медицинской экспертной системе для поиска диагноза по симптомам. Система принимает описание симптомов на естественном языке и возвращает вероятный диагноз и распределение вероятностей.

Автор делится двумя проектами: агрегатором новостей и медицинской экспертной системой для поиска диагноза по симптомам. Система работает по простой схеме: пользователь вводит описание симптомов обычным текстом, а модель возвращает предполагаемый диагноз и вероятностное распределение. Пример доступен по ссылке https://moscowi.ru/med_diagnoz. На сайте размещена старая версия модели; её возможности автор оценивает в 0,5–1% от полной модели, а текущая версия, по его словам, примерно в 250 раз мощнее. Модели автор создаёт самостоятельно. Проект вырос из классификатора дефектов металлургии, где было около 40 дефектов, и затем был перенесён в медицину для отработки подходов к классификации. Автор отмечает, что в адаптированной версии МКБ-10 более 12 тысяч болезней. Среди основных сложностей он называет то, что пациенты обычно не используют профессиональную лексику и описывают симптомы своими словами, а также то, что многие болезни имеют схожие проявления. Автор собрал около двух тысяч симптомов болезней и пробовал описывать болезни только симптомами; по его оценке, это рабочий вариант, хотя, вероятно, прежде всего для профессионалов.

Источники 1
  • Автор представил агрегатор новостей и медицинскую экспертную систему на ИИ Habr AI 
    Агрегатор новостей и поиск диагноза по симптомам: два моих проекта

Хочу показать два продукта, которые уже давно сделал и продолжаю доработки. Первый - это агрегатор новостей, второй - это поиск медицинского диагноза по симптомам. 

Начну со второго, то есть медицинской экспертной системы. Выбрана простая схема работы - отдаём данные в виде "человеческого" текста описания симптомов и модель возвращает предполагаемый диагноз и вероятностное распределение диагноза. Что бы было понятно, пример вот тут https://moscowi.ru/med\_diagnoz . На сайте выложена довольно старая модель, тогда я оценивал её возможности в 0,5 - 1% от полной модели, сейчас примерно одна двести пятидесятая. Модели я делаю сам. 

Всё это переросло с классификатора дефектов металлургии, только там всего четыре десятка дефектов и у меня постоянно был вопрос - не получил ли я правильный ответ случайно. Я не считаю, что каждый 45_й ответ  я получал как правильный только по причине совпадения, но сомнения при подборе моделей были.

 Вот тут и перешёл на медицину - на сегодняшний момент даже в адаптированной версии мкб-10 больше 12 тысяч болезней и подходы в классификации можно отработать гораздо точнее. Отработав такую модель, я решу и вопросы металлургии. Так это начиналось, после не стал забрасывать, постоянно возвращаюсь для улучшения.

 В общем то несмотря на разные отрасли, я столкнулся с теми же проблемами. Если кратко - не использование профессиональной лексики. Пациенты не знают профессиональных терминов, у них свои слова, выражения и описания. Вторая крупная проблема - много болезней описываются довольно общими симптомами - боль, температура, жжение, озноб, отёк, покраснение. посинение и тому подобное. Я собрал около двух тысяч симптомов болезней, попробовал описывать болезни только симптомами - рабочий вариант, хотя наверное это только для профессионалов.  Читать далее

#агрегатор_новостей #экспертные_системы #ии_модель | @habr_ai