Zaawansowane narzędzie do identyfikacji depresji

Firma Innowise opracowała innowacyjną platformę AI, która może identyfikować depresję u pacjentów za pomocą skanów EEG.

Klient

Branża

Medycyna

Region

USA

Klient od

2022

Nasz klient jest jednym z głównych przedstawicieli w branży opieki zdrowotnej. Prowadzi własne centrum medyczne w USA.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Ponad miliard ludzi na całym świecie cierpi na zaburzenia psychiczne, a depresja dotyka ponad 300 milionów. Aby pomóc we wczesnej diagnozie i kompleksowym leczeniu, naukowcy zidentyfikowali biomarkery EEG i technologię rozpoznawania emocji twarzy AI jako obiecujące narzędzia. Wykorzystując rozpoznawanie emocji twarzy AI, które wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy mimiki twarzy i wykrywania wzorców związanych z zaburzeniami psychicznymi, możemy zapewnić nieinwazyjną i wygodną metodę wykrywania potencjalnych problemów ze zdrowiem psychicznym. Dzięki rozpoznawaniu emocji twarzy za pomocą uczenia maszynowego możemy rozszerzyć tradycyjne podejścia kliniczne do diagnozowania i leczenia zdrowia psychicznego, zapewniając bardziej skuteczne i integracyjne rozwiązania.

Klient zwrócił się do Innowise z prośbą o opracowanie zautomatyzowanego rozwiązania wykorzystującego sztuczną inteligencję do wykrywania ludzkich emocji związanych z depresją u pacjentów. Wykorzystując zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i wiedzę specjalistyczną, Innowise opracowała rozwiązanie, które może pomóc klinicystom w zapewnieniu terminowej i skutecznej opieki osobom zmagającym się z depresją.

Wdrożenie

Wdrożyliśmy sztuczną inteligencję jako rozwiązanie usługowe, aby pomóc w wykrywaniu i leczeniu depresji. Korzystając z najnowocześniejszych narzędzi głębokiego uczenia, opracowaliśmy model, który może wykrywać depresję poprzez skanowanie wyników EEG i identyfikować predyktory EEG odpowiedzi terapeutycznej. Analizując dane EEG, nasz model może identyfikować wzorce i wskaźniki, które mogą pomóc klinicystom w dostosowaniu podejścia do leczenia dla każdego pacjenta.

APLIKACJA CHMURAWA OPARTA NA ML

Zdecydowaliśmy się na aplikację opartą na chmurze, ponieważ zapewnia ona wiele korzyści dla naszego rozwiązania uczenia maszynowego (ML), w tym zwiększone bezpieczeństwo i możliwości przechowywania danych. Wdrożone rozwiązanie SaaS eliminuje potrzebę posiadania dużej mocy obliczeniowej, zasobów do przechowywania danych oraz wielu serwerów do jednoczesnego przetwarzania algorytmów ML.

Nasz zespół opracował również interfejs API, który poprawia wrażenia użytkownika poprzez automatyczne uruchamianie wyszkolonych modeli uczenia maszynowego w celu przetwarzania danych użytkownika i wyświetlania wyników w czasie rzeczywistym.

Ogólnie rzecz biorąc, opracowane rozwiązanie SaaS oparte na chmurze i towarzyszący mu interfejs API zapewniają kompleksowe i usprawnione podejście do uczenia maszynowego, zapewniając naszym klientom możliwości potrzebne do osiągnięcia ich celów.

ML TRAINING

Aby wspierać nasze modele AI i analizy predykcyjne, nasz zespół programistów wdrożył Data Lakes, zapewniając solidne i skalowalne rozwiązanie do przechowywania dużych ilości danych. Umożliwia nam to prowadzenie szeroko zakrojonej analizy emocjonalnej AI i wydobywanie cennych spostrzeżeń dla naszych klientów. Następnie płynnie zintegrowaliśmy hurtownie danych, zakończyliśmy proces transformacji i skutecznie oczyściliśmy dane przed ich przesłaniem.

Gdy skan EEG dociera do chmury, model ML wykorzystuje dane przechowywane w hurtowni danych, aby ocenić i dokładnie określić, czy pacjent ma depresję.

Należy zauważyć, że praca z danymi medycznymi była najtrudniejszą częścią rozwoju. Jednak zespołowi Innowise udało się z powodzeniem wytrenować model ML i zintegrować go z praktyką medyczną.

Osiągnięcie to nie tylko pokazuje biegłość naszego zespołu w obsłudze złożonych i wrażliwych danych medycznych, ale także podkreśla nasze zaangażowanie w dostarczanie najlepszych możliwych rozwiązań dla naszych klientów.

INTERFEJS INTERNETOWY

Aby uprościć proces uzyskiwania wyników, opracowaliśmy intuicyjny interfejs internetowy, który usprawnia obsługę. Rozwiązanie to eliminuje potrzebę ręcznego wprowadzania danych, znacznie zmniejszając ryzyko błędów i umożliwiając użytkownikom łatwe i szybkie uzyskanie dokładnych i wiarygodnych wyników.

Co więcej, dzięki intuicyjnemu interfejsowi, poruszanie się po systemie i uzyskiwanie niezbędnych danych nie wymaga specjalistycznej wiedzy technicznej ani skomplikowanych procedur.

Technologie

Back-end

Python, FastAPI

Uczenie maszynowe

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

Cloud i DevOps

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

Proces

Pomimo złożonego i wieloetapowego procesu rozwoju, zespół Innowise posiadał wystarczającą wiedzę, aby zająć się wszystkimi kwestiami i problemami na czas.

W pierwszym etapie zaangażowaliśmy specjalistę ds. walidacji modeli, który korzystał z różnych narzędzi do badania predykcji modeli ML. Ogromny wysiłek został włożony w dokładne przygotowanie etykiet danych, co ostatecznie doprowadziło do ogromnych oszczędności czasu, ponieważ skonfigurowaliśmy wygodną infrastrukturę dla wszystkich specjalistów. Etap badawczy obejmował różne testy modeli i został sprawnie przeprowadzony za pomocą zaprojektowanego schematu walidacji.

Po przefiltrowaniu danych nasi specjaliści rozpoczęli szkolenie modelu ML. Faza ta składała się z kilku etapów ulepszania i dopracowywania modelu. Na koniec programiści zintegrowali wytrenowany model z aplikacją w chmurze.

Jeśli chodzi o zarządzanie projektem, używaliśmy Slacka i Jiry do współpracy nad projektem wewnątrz firmy oraz Google Chats do komunikacji zewnętrznej z klientem. Wykorzystaliśmy metodologię Scrum, z codziennymi spotkaniami i prezentacjami wyników pośrednich co miesiąc.

Na dzień dzisiejszy nadal wspieramy projekt i rozwiązujemy wszelkie pojawiające się problemy, dopóki wszystko nie będzie działać poprawnie po stronie klienta.

Zespół

Programista back-end

Programista front-end

Specjalista ds. danych

Inżynier ds. uczenia maszynowego

Analityków biznesowych

Projektant

Kierownik projektu

QA Engineer

Wyniki

Nasz zespół dostarczył klientowi zaawansowaną aplikację AI dla zdrowia psychicznego, zapewniając mu wyszkolony model zdolny do wykrywania depresji na podstawie skanów EEG i identyfikowania biomarkerów w celu przewidywania odpowiedzi na leczenie. Ta innowacyjna platforma ML to nowatorskie podejście do leczenia depresji, które zwiększa prawdopodobieństwo zatwierdzenia nowego leku.

Zaprojektowana aplikacja zdrowia psychicznego oparta na sztucznej inteligencji jest łatwa w użyciu dla lekarzy, ponieważ zeskanowane wyniki są zarządzane za pomocą intuicyjnego interfejsu internetowego. Ponadto zespół programistów zbudował system gromadzenia danych z zestawem narzędzi do szybkiego etykietowania danych, optymalizując proces dla klinicystów i badaczy.

Od czasu wdrożenia zaprojektowanego rozwiązania, klient odnotował znaczące korzyści, w tym zwiększone fundusze kliniki i poszerzoną bazę klientów. Oferując unikalne narzędzie do leczenia depresji, nasz klient znalazł się w czołówce branży i przyciągnął więcej pacjentów poszukujących najnowocześniejszych metod leczenia.

Czas trwania projektu

3 miesiące na MVP
Projekt jest nadal w toku; na tym etapie zapewniamy utrzymanie i wsparcie dla opracowanej platformy

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.