Strumento avanzato di identificazione della depressione

Innowise ha sviluppato un'innovativa piattaforma AI in grado di identificare la depressione nei pazienti attraverso le scansioni EEG.

Cliente

Industria

Medicina

Regione

Stati Uniti

Cliente da

2022

Il nostro cliente è uno dei maggiori rappresentanti del settore sanitario. Gestisce un proprio centro medico negli Stati Uniti.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Oltre 1 miliardo di persone nel mondo soffre di disturbi mentali, con la depressione che colpisce più di 300 milioni di persone. Per favorire una diagnosi precoce e un trattamento completo, i ricercatori hanno individuato nei biomarcatori EEG e nella tecnologia di riconoscimento delle emozioni facciali AI strumenti promettenti. Utilizzando il riconoscimento delle emozioni facciali dell'intelligenza artificiale, che utilizza l'apprendimento automatico per analizzare le espressioni facciali e rilevare gli schemi associati ai disturbi mentali, possiamo fornire un metodo non invasivo e conveniente per individuare potenziali problemi di salute mentale. Con il riconoscimento delle emozioni facciali tramite l'apprendimento automatico, possiamo aumentare gli approcci clinici tradizionali alla diagnosi e al trattamento della salute mentale, fornendo soluzioni più efficaci e inclusive.

Innowise è stata contattata da un cliente con l'esigenza di sviluppare una soluzione automatizzata che utilizzi l'intelligenza artificiale per rilevare le emozioni umane legate alla depressione nei pazienti. Sfruttando le tecnologie e le competenze avanzate dell'intelligenza artificiale per le emozioni, Innowise ha sviluppato una soluzione in grado di aiutare i medici a fornire cure tempestive ed efficaci a coloro che lottano contro la depressione.

Soluzione

Abbiamo implementato una soluzione di AI come servizio per aiutare il rilevamento e il trattamento della depressione. Utilizzando strumenti di deep learning all'avanguardia, abbiamo sviluppato un modello in grado di rilevare la depressione attraverso la scansione dei risultati EEG e di identificare i predittori EEG della risposta terapeutica. Analizzando i dati EEG, il nostro modello è in grado di identificare modelli e indicatori che possono aiutare i medici a personalizzare l'approccio terapeutico per ogni singolo paziente.

APPLICAZIONE CLOUD ML

Abbiamo optato per un'applicazione basata sul cloud in quanto fornisce una serie di vantaggi per i nostri soluzione di apprendimento automatico (ML)tra cui funzionalità avanzate di sicurezza e archiviazione dei dati. La soluzione SaaS implementata elimina la necessità di elevata potenza di elaborazione, archiviazione dei dati e più server per elaborare algoritmi ML contemporaneamente.

Il nostro team ha anche sviluppato un'API che migliora l'esperienza dell'utente lanciando automaticamente modelli di apprendimento automatico addestrati per elaborare i dati dell'utente e mostrare i risultati in tempo reale.

Nel complesso, la soluzione SaaS basata su cloud e l'API di accompagnamento forniscono un approccio completo e semplificato all'apprendimento automatico, dotando i nostri clienti delle capacità necessarie per raggiungere i loro obiettivi.

FORMAZIONE ML

Per supportare i nostri modelli di IA e le analisi predittive, il nostro team di sviluppo ha implementato i data lake, fornendo una soluzione di archiviazione robusta e scalabile per grandi volumi di dati. Questo ci permette di condurre un'ampia analisi di AI emozionale e di estrarre preziose informazioni per i nostri clienti. Abbiamo poi integrato perfettamente i data warehouse, completato il processo di trasformazione e pulito efficacemente i dati prima di caricarli.

Quando la scansione EEG raggiunge il cloud, il modello ML sfrutta i dati memorizzati nel data warehouse per valutare e determinare con precisione se il paziente è affetto da depressione.

È importante notare che il lavoro con i dati medici è stata la parte più impegnativa dello sviluppo. Tuttavia, il team di Innowise è riuscito ad addestrare con successo il modello ML e a integrarlo nella pratica medica.

Questo risultato non solo dimostra la competenza del nostro team nella gestione di dati medici complessi e sensibili, ma evidenzia anche il nostro impegno nel fornire le migliori soluzioni possibili ai nostri clienti.

INTERFACCIA WEB

Per semplificare il processo di ottenimento dei risultati, abbiamo sviluppato un'interfaccia web intuitiva che ottimizza l'esperienza dell'utente. Questa soluzione elimina la necessità di inserire manualmente i dati, riducendo significativamente il rischio di errori e consentendo agli utenti di ottenere facilmente e rapidamente risultati accurati e affidabili.

Inoltre, grazie all'interfaccia intuitiva, è possibile navigare nel sistema e ottenere i dati necessari senza alcuna competenza tecnica o procedure complesse.

Tecnologie

Back-end

Python, FastAPI

Apprendimento automatico

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

Cloud e DevOps

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

Processo

Nonostante il processo di sviluppo complesso e in più fasi, il team di Innowise aveva competenze sufficienti per affrontare tempestivamente tutte le questioni e i problemi.

Nella prima fase, abbiamo ingaggiato uno specialista nella convalida dei modelli che ha utilizzato vari strumenti per esplorare le previsioni dei modelli ML. Sono stati profusi enormi sforzi per una preparazione accurata dell'etichettatura dei dati, che alla fine ha portato a un enorme risparmio di tempo, dal momento che abbiamo configurato un'infrastruttura conveniente per tutti gli specialisti. La fase di ricerca ha incluso vari test sui modelli ed è stata condotta in modo efficiente attraverso uno schema di validazione progettato.

Dopo aver filtrato i dati, i nostri specialisti hanno iniziato ad addestrare il modello di ML. Questa fase consisteva in diverse fasi di miglioramento e affinamento del modello. Infine, gli sviluppatori hanno integrato il modello addestrato nell'applicazione cloud.

Per quanto riguarda la gestione del progetto, abbiamo utilizzato Slack e Jira per collaborare all'interno dell'azienda e Google Chats per le comunicazioni esterne con il cliente. Abbiamo utilizzato la metodologia Scrum, con riunioni quotidiane e presentazioni dimostrative dei risultati intermedi ogni mese.

Ad oggi, continuiamo a supportare il progetto e a risolvere qualsiasi problema si presenti fino a quando tutto funziona correttamente dal lato del cliente.

Team

Sviluppatore back-end

Sviluppatore front-end

Scienziato dei dati

Ingegnere dell'apprendimento automatico

Analisti aziendali

Designer

Responsabile di progetto

Ingegnere QA

Risultati

Il nostro team ha fornito un'applicazione AI avanzata per la salute mentale al nostro cliente, fornendogli un modello addestrato in grado di rilevare la depressione dalle scansioni EEG e di identificare biomarcatori per prevedere la risposta al trattamento. Questa innovativa piattaforma di ML rappresenta un approccio innovativo al trattamento della depressione che aumenta le probabilità di approvazione di nuovi farmaci.

L'applicazione per la salute mentale progettata e basata sull'intelligenza artificiale è facile da usare per i professionisti del settore medico, poiché i risultati della scansione vengono gestiti attraverso un'interfaccia web intuitiva. Inoltre, il team di sviluppo ha costruito un sistema di raccolta dati con un kit di strumenti per una rapida etichettatura dei dati, ottimizzando il processo per i medici e i ricercatori.

Dopo l'implementazione della soluzione progettata, il cliente ha riscontrato notevoli vantaggi, tra cui l'aumento dei fondi della clinica e l'ampliamento della base di clienti. Offrendo uno strumento unico per il trattamento della depressione, il nostro cliente si è posizionato all'avanguardia del settore e ha attirato un maggior numero di pazienti in cerca di trattamenti all'avanguardia.

Durata del progetto

3 mesi per MVP
Il progetto è ancora in corso; in questa fase forniamo manutenzione e supporto alla piattaforma sviluppata.

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