Outil avancé d'identification des dépressions

Innowise a mis au point une plateforme d'AI innovante capable d'identifier la dépression chez les patients grâce à des scanners EEG.

Client

Industrie

Médecine

Région

USA

Client depuis

2022

Notre client est l'un des principaux représentants du secteur des soins de santé. Il gère son propre centre médical aux États-Unis.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Plus d'un milliard de personnes dans le monde souffrent de troubles mentaux, la dépression affective plus de 300 millions de personnes. Pour faciliter le diagnostic précoce et le traitement global, les chercheurs ont identifié les biomarqueurs EEG et la technologie de reconnaissance des émotions faciales par l'IA comme des outils prometteurs. En utilisant la reconnaissance des émotions faciales par l'IA, qui fait appel à l'apprentissage automatique pour analyser les expressions faciales et détecter les schémas associés aux troubles mentaux, nous pouvons fournir une méthode non invasive et pratique pour détecter les problème de santé mentale. Grâce à la reconnaissance des émotions faciales utilisant l'apprentissage automatique, nous pouvons renforcer les approches cliniques traditionnelles du diagnostic et du traitement de la santé mentale, en fournissant des solutions plus efficaces et plus inclusives.

Innowise a été contacté par un client qui souhaitait développer une solution automatisée utilisant l'IA pour détecter les émotions humaines liées à la dépression chez les patients. En tirant parti des technologies et de l'expertise de pointe en matière d'IA des émotions, Innowise a mis au point une solution qui peut aider les cliniciens à fournir des soins opportuns et efficaces aux personnes qui luttent contre la dépression.

Solution

Nous avons mis en œuvre une solution d'IA en tant que service pour aider à la détection et au traitement de la dépression. En utilisant des outils d'apprentissage profond de pointe, nous avons développé un modèle qui peut détecter la dépression en analysant les résultats de l'EEG et identifier les prédicteurs EEG de la réponse thérapeutique. En analysant les données EEG, notre modèle peut identifier des modèles et des indicateurs qui peuvent aider les cliniciens à adapter leur approche thérapeutique à chaque patient.

CLOUD ML APPLICATION

Nous avons opté pour une application basée sur l'informatique en nuage, car elle offre de nombreux avantages à nos clients. solution d'apprentissage automatique (ML)La solution SaaS permet d'améliorer la sécurité et les capacités de stockage des données. La solution SaaS mise en œuvre élimine la nécessité d'une puissance de traitement élevée, d'un stockage de données et de plusieurs serveurs pour traiter simultanément les algorithmes de ML.

Notre équipe a également développé une API qui améliore l'expérience de l'utilisateur en lançant automatiquement des modèles d'apprentissage automatique formés pour traiter les données de l'utilisateur et afficher des résultats en temps réel.

Dans l'ensemble, la solution SaaS basée sur le cloud et l'API qui l'accompagne offrent une approche complète et rationalisée de l'apprentissage automatique, permettant à nos clients de disposer des capacités dont ils ont besoin pour atteindre leurs objectifs.

ML TRAINING

Pour soutenir nos modèles d'IA et nos analyses prédictives, notre équipe de développement a mis en place des lacs de données, fournissant une solution de stockage robuste et évolutive pour de grands volumes de données. Cela nous permet de mener des analyses d'IA émotionnelles approfondies et d'extraire des informations précieuses pour nos clients. Nous avons ensuite intégré de manière transparente des entrepôts de données, achevé le processus de transformation et nettoyé efficacement les données avant de les télécharger.

Lorsque EEG atteint le nuage, le modèle ML exploite les données stockées dans l'entrepôt de données pour évaluer et déterminer avec précision si le patient souffre de dépression.

Il est important de noter que le travail avec les données médicales a été la partie la plus difficile du développement. Cependant, l'équipe d'Innowise a réussi à former le modèle de ML et à l'intégrer dans la pratique médicale.

Cette réussite démontre non seulement la compétence de notre équipe dans le traitement de données médicales complexes et sensibles, mais aussi notre engagement à fournir les meilleures solutions possibles à nos clients.

WEB INTERFACE

Pour simplifier le processus d'obtention des résultats, nous avons développé une interface web intuitive qui rationalise l'expérience de l'utilisateur. Cette solution élimine la nécessité d'une saisie manuelle des données, ce qui réduit considérablement le risque d'erreurs et permet aux utilisateurs d'obtenir facilement et rapidement des résultats précis et fiables.

De plus, grâce à l'interface intuitive, il est possible de naviguer dans le système et d'obtenir les données nécessaires sans aucune expertise technique ou procédure complexe.

Technologies

Back-end

Python, FastAPI

Apprentissage automatique

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

Cloud et DevOps

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

Processus

Malgré la complexité du processus de développement en plusieurs étapes, l'équipe d'Innowise disposait d'une expertise suffisante pour traiter toutes les questions et tous les problèmes en temps voulu.

Dans un premier temps, nous avons engagé un spécialiste de la validation des modèles qui a utilisé divers outils pour explorer les prédictions des modèles de ML. Des efforts considérables ont été déployés pour une préparation minutieuse de l'étiquetage des données, ce qui a finalement permis de gagner énormément de temps puisque nous avions configuré une infrastructure pratique pour tous les spécialistes. L'étape de recherche comprenait diverses probations de modèles et a été menée efficacement grâce à un schéma de validation conçu.

Après avoir filtré les données, nos spécialistes ont commencé à entraîner le modèle ML. Cette phase a consisté en plusieurs étapes d'amélioration et de raffinement du modèle. Enfin, les développeurs ont intégré le modèle formé dans l'application en nuage.

En ce qui concerne la gestion de projet, nous avons utilisé Slack et Jira pour collaborer sur le projet au sein de l'entreprise et Google Chats pour la communication externe avec le client. Nous avons utilisé la méthodologie Scrum, avec des réunions quotidiennes et des présentations de démonstrations des résultats intermédiaires chaque mois.

À ce jour, nous continuons à soutenir le projet et à résoudre les problèmes qui se posent jusqu'à ce que tout fonctionne correctement du côté du client.

Équipe

Développeur Back-End

Développeur Front-End

Scientifique des données

Ingénieur en apprentissage automatique

Analystes d'affaires

Designer

Chef de projet

Ingénieur QA

Résultats

Notre équipe a fourni à notre client une application d'IA avancée pour la santé mentale, lui offrant un modèle entraîné capable de détecter la dépression à partir de scans EEG et d'identifier des biomarqueurs pour prédire la réponse au traitement. Cette plateforme innovante de ML est une nouvelle approche du traitement de la dépression qui augmente la probabilité d'approbation d'un nouveau médicament.

L'application de santé mentale basée sur l'IA est facile à utiliser pour les professionnels de la santé puisque les résultats des scanners sont gérés par une interface web intuitive. En outre, l'équipe de développement a mis au point un système de collecte de données avec une boîte à outils pour un étiquetage rapide des données, optimisant ainsi le processus pour les cliniciens et les chercheurs.

Depuis la mise en œuvre de la solution conçue, le client a constaté des avantages significatifs, notamment une augmentation des fonds de la clinique et un élargissement de la base de clients. En proposant un outil unique pour le traitement de la dépression, notre client s'est positionné à la pointe du secteur et a attiré davantage de patients à la recherche de traitements de pointe.

Durée du projet

3 mois pour MVP
Le projet est toujours en cours ; à ce stade, nous assurons la maintenance et le soutien de la plateforme développée.

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