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Herramienta avanzada de identificación de depresiones

Innowise ha desarrollado una innovadora plataforma de IA que puede identificar la depresión en pacientes a través de escáneres EEG.

Cliente

Industria
Medicina
Región
USA
Cliente desde
2022

Nuestro cliente es uno de los principales representantes del sector sanitario. Dirigen su propio centro médico en Estados Unidos.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Más de mil millones de personas sufren trastornos mentales en todo el mundo, y la depresión afecta a más de 300 millones. Para ayudar al diagnóstico precoz y al tratamiento integral, los investigadores han identificado los biomarcadores EEG y la tecnología de reconocimiento de emociones faciales por IA como herramientas prometedoras. El reconocimiento de las emociones faciales mediante IA, que utiliza el aprendizaje automático para analizar las expresiones faciales y detectar patrones asociados a trastornos mentales, puede proporcionar un método no invasivo y cómodo para detectar posibles problemas de salud mental. Con el reconocimiento de emociones faciales mediante aprendizaje automático, podemos aumentar los enfoques clínicos tradicionales de diagnóstico y tratamiento de la salud mental, proporcionando soluciones más eficaces e integradoras.

Un cliente se dirigió a Innowise con el requisito de desarrollar una solución automatizada que utilizara IA para detectar emociones humanas relacionadas con la depresión en pacientes. Aprovechando la experiencia y las tecnologías avanzadas de IA emocional, Innowise desarrolló una solución que puede ayudar a los médicos a proporcionar una atención oportuna y eficaz a las personas que luchan contra la depresión.

Solución

Implementamos la IA como solución de servicio para ayudar en la detección y el tratamiento de la depresión. Utilizando herramientas de aprendizaje profundo de última generación, desarrollamos un modelo que puede detectar la depresión mediante el escaneo de los resultados del EEG e identificar los predictores del EEG de la respuesta terapéutica. Al analizar los datos de EEG, nuestro modelo puede identificar patrones e indicadores que pueden ayudar a los médicos a adaptar su enfoque de tratamiento para cada paciente individual.

APLICACIÓN CLOUD ML

Hemos optado por una aplicación basada en cloud, ya que ofrece una serie de ventajas a nuestros clientes. solución de machine learning (ML)La solución SaaS implementada elimina la necesidad de una gran potencia de procesamiento, almacenamiento de datos y múltiples servidores para procesar algoritmos de ML simultáneamente. La solución SaaS implementada elimina la necesidad de una gran potencia de procesamiento, almacenamiento de datos y múltiples servidores para procesar algoritmos de ML simultáneamente.

Nuestro equipo también ha desarrollado una API que mejora la experiencia del usuario lanzando automáticamente modelos de aprendizaje automático entrenados para procesar los datos del usuario y mostrar resultados en tiempo real.

En general, la solución SaaS basada en cloud desarrollada y la API que la acompaña proporcionan un enfoque completo y racionalizado del aprendizaje automático, dotando a nuestros clientes de las capacidades que necesitan para alcanzar sus objetivos.

FORMACIÓN ML

Para respaldar nuestros modelos de IA y análisis predictivos, nuestro equipo de desarrollo implementó lagos de datos, proporcionando una solución de almacenamiento robusta y escalable para grandes volúmenes de datos. Esto nos permite realizar amplios análisis de IA emocional y extraer información valiosa para nuestros clientes. A continuación, integramos a la perfección almacenes de datos, completamos el proceso de transformación y limpiamos eficazmente los datos antes de cargarlos.

Cuando el electroencefalograma llega a cloud, el modelo ML aprovecha los datos almacenados en el almacén de datos para evaluar y determinar con precisión si el paciente tiene depresión.

Es importante señalar que trabajar con datos médicos fue la parte más difícil del desarrollo. Sin embargo, el equipo de Innowise consiguió entrenar con éxito el modelo ML e integrarlo en la práctica médica.

Este logro no sólo demuestra la competencia de nuestro equipo en el tratamiento de datos médicos complejos y sensibles, sino que también pone de relieve nuestro compromiso de ofrecer las mejores soluciones posibles a nuestros clientes.

 

INTERFAZ WEB

Para simplificar el proceso de obtención de resultados, desarrollamos una interfaz web intuitiva que agiliza la experiencia del usuario. Esta solución elimina la necesidad de introducir datos manualmente, lo que reduce significativamente el riesgo de errores y permite a los usuarios obtener fácil y rápidamente resultados precisos y fiables. 

Además, gracias a su interfaz intuitiva, es posible navegar por el sistema y obtener los datos necesarios sin conocimientos técnicos ni procedimientos complejos.

 

Tecnologías

Back-end
Python, FastAPI
Machine learning
OpenCV, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, Matplotlib, MLFlow, Keras, Tensorflow, Python-MIP
Cloud y DevOps
AWS (S3, Lambda, SageMaker, etc.), Kubernetes, Docker

Proceso

A pesar de que el proceso de desarrollo era complejo y constaba de varios pasos, el equipo de Innowise tenía la experiencia suficiente para abordar todas las cuestiones y problemas a tiempo. 

En la primera fase, contratamos a un especialista en validación de modelos que utilizó varias herramientas para explorar las predicciones de los modelos de ML. Se dedicaron grandes esfuerzos a la preparación exhaustiva del etiquetado de datos, lo que en última instancia supuso un enorme ahorro de tiempo, ya que habíamos configurado una infraestructura adecuada para todos los especialistas. La fase de investigación incluyó varias pruebas de modelos y se llevó a cabo de forma eficiente mediante un esquema de validación diseñado.

Después de filtrar los datos, nuestros especialistas empezaron a entrenar el modelo ML. Esta fase consistió en varias etapas de mejora y perfeccionamiento del modelo. Por último, los desarrolladores integraron el modelo entrenado en la aplicación en cloud.

En cuanto a la gestión del proyecto, utilizamos Slack y Jira para colaborar en el proyecto dentro de la empresa y Google Chats para la comunicación externa con el cliente. Utilizamos la metodología Scrum, con reuniones diarias y presentaciones de demostración de los resultados intermedios cada mes. 

A día de hoy, seguimos apoyando el proyecto y resolviendo cualquier problema que surja hasta que todo funcione correctamente por parte del cliente.

Equipo

1
Desarrollador de Back-End
1
Desarrollador de Front-End
1
Científico de datos
1
Ingeniero de machine learning
2
Business Analysts
1
Diseñador
1
Jefe de proyecto
1
Ingeniero de QA
equipo-innowise

Resultados

Nuestro equipo entregó a nuestro cliente una aplicación avanzada de IA para la salud mental, proporcionándole un modelo entrenado capaz de detectar la depresión a partir de escáneres EEG e identificar biomarcadores para predecir la respuesta al tratamiento. Esta innovadora plataforma de ML es un enfoque novedoso para el tratamiento de la depresión que aumenta la probabilidad de aprobación de nuevos fármacos.

La aplicación de salud mental basada en IA diseñada es fácil de usar para los profesionales médicos, ya que los resultados escaneados se gestionan a través de una interfaz web intuitiva. Además, el equipo de desarrollo creó un sistema de recopilación de datos con un conjunto de herramientas para el etiquetado rápido de datos, lo que optimiza el proceso para médicos e investigadores. 

Desde la implantación de la solución diseñada, el cliente ha obtenido importantes beneficios, como el aumento de los fondos de la clínica y la ampliación de la base de clientes. Al ofrecer una herramienta única para el tratamiento de la depresión, nuestro cliente se ha situado a la vanguardia del sector y ha atraído a más pacientes en busca de tratamientos de vanguardia.

Duración del proyecto
  • 3 meses para MVP
  • El proyecto sigue en curso; en esta fase proporcionamos mantenimiento y soporte a la plataforma desarrollada

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