Fortgeschrittenes Werkzeug zur Identifizierung von Depressionen

Innowise hat eine innovative KI-Plattform entwickelt, die Depressionen bei Patienten durch EEG-Scans erkennen kann.

Der Kunde

Branche

Medizin

Region

USA

Kunde seit

2022

Unser Kunde ist einer der größten Vertreter im Gesundheitswesen. Er betreibt sein eigenes medizinisches Zentrum in den USA.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Weltweit leiden über 1 Milliarde Menschen an psychischen Störungen, mehr als 300 Millionen sind von Depressionen betroffen. Um bei einer frühzeitigen Diagnose und umfassenden Behandlung mitzuwirken, haben Forscher EEG-Biomarker und KI-Technologie zur Erkennung von Gesichtsemotionen als vielversprechende Werkzeuge identifiziert. Durch den Einsatz von KI-Gesichtsemotionserkennung, die maschinelles Lernen nutzt, um Gesichtsausdrücke zu analysieren und Muster im Zusammenhang mit psychischen Störungen zu erkennen, können wir eine nicht-invasive und bequeme Methode zur Erkennung potenzieller psychischer Gesundheitsprobleme bereitstellen. Mit der Erkennung von Gesichtsemotionen durch maschinelles Lernen können wir traditionelle klinische Ansätze zur Diagnose und Behandlung psychischer Erkrankungen erweitern und effektivere und umfassendere Lösungen anbieten.

Ein Kunde trat an Innowise mit der Anforderung heran, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die KI nutzt, um menschliche Emotionen im Zusammenhang mit Depressionen bei Patienten zu erkennen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Emotion-KI-Technologien und -Expertise entwickelte Innowise eine Lösung, die Kliniker bei der rechtzeitigen und effektiven Betreuung von Menschen mit Depressionen unterstützen kann.

Lösung

Wir haben eine KI-as-a-Service-Lösung implementiert, die bei der Erkennung und Behandlung von Depressionen hilft. Mithilfe modernster Deep-Learning-Tools haben wir ein Modell entwickelt, das Depressionen durch Scannen von EEG-Ergebnissen erkennen und EEG-Prädiktoren für die therapeutische Reaktion identifizieren kann. Durch die Analyse von EEG-Daten kann unser Modell Muster und Indikatoren erkennen, die Ärzten helfen können, ihren Behandlungsansatz auf jeden einzelnen Patienten abzustimmen.

CLOUD-BASIERTE ANWENDUNG MIT ML

Wir haben uns für eine Cloud-basierte Anwendung entschieden, da sie eine Reihe von Vorteilen für unsere Kunden bietet Lösung für maschinelles Lernen (ML)einschließlich verbesserter Sicherheits- und Datenspeicherfunktionen. Die implementierte SaaS-Lösung macht eine hohe Rechenleistung, Datenspeicherung und mehrere Server zur gleichzeitigen Verarbeitung von ML-Algorithmen überflüssig.

Unser Team hat außerdem eine API entwickelt, die das Nutzererlebnis verbessert, indem sie automatisch trainierte maschinelle Lernmodelle startet, um Nutzerdaten zu verarbeiten und Ergebnisse in Echtzeit anzuzeigen.

Insgesamt bieten die entwickelte Cloud-basierte SaaS-Lösung und die dazugehörige API einen umfassenden und optimierten Ansatz für maschinelles Lernen, der unseren Kunden die Fähigkeiten bietet, die sie zum Erreichen ihrer Ziele benötigen.

ML-SCHULUNG

Zur Unterstützung unserer KI-Modelle und prädiktiver Analytik hat unser Entwicklungsteam Data Lakes implementiert, die eine robuste und skalierbare Speicherlösung für große Datenmengen bieten. Dies ermöglicht uns, umfangreiche emotionale KI-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für unsere Kunden zu gewinnen. Dann haben wir Data Warehouses nahtlos integriert, den Transformationsprozess abgeschlossen und die Daten vor dem Hochladen effektiv bereinigt.

Wenn der EEG-Scan in der Cloud landet, nutzt das ML-Modell die im Data Warehouse gespeicherten Daten, um zu beurteilen und genau zu bestimmen, ob der Patient an Depressionen leidet.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Arbeit mit medizinischen Daten der herausforderndste Teil der Entwicklung war. Dem Team von Innowise gelang es jedoch, das ML-Modell erfolgreich zu trainieren und in die medizinische Praxis zu integrieren.

Dies stellt nicht nur die Kompetenz unseres Teams im Umgang mit komplexen und sensiblen medizinischen Daten unter Beweis, sondern unterstreicht auch unser Engagement, unseren Kunden die bestmöglichen Lösungen anzubieten.

WEB-INTERFACE

Um den Prozess der Ergebniserfassung zu vereinfachen, haben wir eine intuitive Weboberfläche entwickelt, die die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Diese Lösung macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, verringert das Fehlerrisiko erheblich und ermöglicht es den Nutzern, einfach und schnell genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Dank der intuitiven Benutzeroberfläche ist es zudem möglich, ohne technische Kenntnisse oder komplexe Verfahren durch das System zu navigieren und die erforderlichen Daten zu erhalten.

Technologien

Backend

Python, FastAPI

Maschinelles Lernen

OpenCV, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, Matplotlib, MLFlow, Keras, Tensorflow, Python-MIP

Cloud & DevOps

AWS (S3, Lambda, SageMaker usw.), Kubernetes, Docker

Prozess

Trotz des komplexen und mehrstufigen Entwicklungsprozesses verfügte das Team von Innowise über genügend Fachwissen, um alle Fragen und Probleme zeitnah zu lösen.

In der ersten Phase engagierten wir einen Spezialisten für die Modellvalidierung, der verschiedene Tools für die ML-Untersuchung von ML-Modellvorhersagen verwendete. Es wurden große Anstrengungen für eine gründliche Vorbereitung der Datenbeschriftung unternommen, was letztlich zu einer enormen Zeitersparnis führte, da wir für alle Spezialisten eine geeignete Infrastruktur eingerichtet hatten. Der Forschungsschritt umfasste verschiedene Modellversuche und wurde effizient über ein entworfenes Validierungsschema durchgeführt.

Nachdem unsere Spezialisten die Daten gefiltert hatten, begannen sie mit dem Training des ML-Modells. Diese Phase bestand aus mehreren Stufen der Verbesserung und Verfeinerung des Modells. Schließlich integrierten die Entwickler das trainierte Modell in die Cloud-Anwendung.

Für das Projektmanagement verwendeten wir Slack und Jira für die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens und Google Chats für die externe Kommunikation mit dem Kunden. Wir nutzten die Scrum-Methode mit täglichen Meetings und monatlichen Präsentationen der Zwischenergebnisse.

Ab heute unterstützen wir das Projekt weiter und lösen alle auftretenden Probleme, bis auf Kundenseite alles einwandfrei funktioniert.

Team

Back-End-Entwickler

Front-End-Entwickler

Datenwissenschaftler

Ingenieur für maschinelles Lernen

Business-Analysten

Designer

Projektmanager

QA-Ingenieur

Ergebnisse

Unser Team lieferte unserem Kunden eine fortschrittliche KI-App für die psychische Gesundheit, die ihm ein trainiertes Modell zur Verfügung stellte, das in der Lage ist, Depressionen anhand von EEG-Scans zu erkennen und Biomarker für die Vorhersage des Behandlungserfolgs zu identifizieren. Diese innovative ML-Plattform ist ein neuartiger Ansatz zur Behandlung von Depressionen, der die Wahrscheinlichkeit der Zulassung neuer Medikamente erhöht.

Die entworfene KI-basierte App für psychische Gesundheit ist für medizinisches Fachpersonal einfach zu bedienen, da die gescannten Ergebnisse über eine intuitive Webschnittstelle verwaltet werden. Darüber hinaus hat das Entwicklungsteam ein Datenerfassungssystem mit einem Toolkit für die schnelle Datenbeschriftung entwickelt, das den Prozess für Kliniker und Forscher optimiert.

Seit der Einführung der konzipierten Lösung konnte der Kunde erhebliche Vorteile verzeichnen, u. a. höhere Klinikmittel und einen größeren Kundenstamm. Durch das Angebot eines einzigartigen Instruments für die Behandlung von Depressionen hat sich unser Kunde an der Spitze der Branche positioniert und mehr Patienten angezogen, die modernste Behandlungen suchen.

Projektdauer

3 Monate für das MVP
Das Projekt ist noch nicht abgeschlossen; in dieser Phase bieten wir Wartung und Support für die entwickelte Plattform.

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