Uczenie maszynowe w medycynie

0

Cześć wam,
z uwagi na istniejące zagrożenie epidemiologiczne wpadł mi do głowy pomysł, aby napisać aplikację do oceny stanu zdrowia poprzez podawanie odpowiednich parametrów zdrowotnych w aplikacji mobilnej. Podane informacje byłyby mielone w kombajnie ML i wyrzucały nam informacje najbardziej możliwymi chorobami jakie nam dolegają.
Wszystko fajnie, tylko, że nie wiem za bardzo jakie parametry użytkownik musiałby podawać do aplikacji aby model predykcyjny miał się ma czym opierać, macie może jakieś pomysły?

I jeszcze kwestia tego, że aby nauczyć mój model oceny zdrowia, potrzebuję do tego setek miarodajnych i sprawdzonych rekordów z prawdziwymi oceanami lekarskimi. Da rade wyciągnąć takie informacje np. z ministerstwa zdrowia albo jest takie coś upubliczniane?

zapraszam do dyskusji

8
kiowa72 napisał(a):

zapraszam do dyskusji

Zostaw diagnozowanie ludzkich chorób lekarzom.

1

Również jestem sceptyczny. Obawiam się że większość ludzi dostałaby diagnozę raka albo zawału...

2

do analizy danych potrzebny jest ekspert z danej dziedziny

3

To się nazywa system ekspertowy i to nic nowego. Ludzie na studiach klepią takie w oparciu o różne mechanizmy. W praktyce bardzo ciężko zrobić coś takiego dobrze, bo zwykle masz niepełną informacje.

0

Takie coś nigdy za bardzo nie zda egzaminu. A nawet więcej złego wyrządziłoby^^

Musiałbyś posiadać bardzo dużo predyktorów, które by były brane pod uwagę. Musiałyby być możliwie jak najbardziej dokładne/atomowe, a pewnie wtedy ich znaczenie znałby tylko ktoś w tym obeznany. Do tego zbiór treningowy też musiałby być możliwie jak największy. Każda choroba musiałaby posiadać kilka różnych wpisów, bo przecież nie zawsze musi wystąpić konkretna kombinacja objawów. Może być takich kombinacji kilka, które wskazywałyby na tę samą chorobę. Do tego te same objawy mogą wskazywać na kilka możliwych chorób. Nawet jakbyś zrobił do tego dobry model, to pamiętaj, że człowiek, który nie ma doświadczenia lekarskiego nie potrafi dobrze rozpoznać własnych objawów. Więc mógłbyś wpisać jakieś dane, a dostałbyś zupełnie inne wyniki niż w rzeczywistości.

1

Pomysł masz dobry. Ale już go realizuje duży polski startup z potężnym kapitalem amerykańskim i nazywa się https://infermedica.com/.

0
Shalom napisał(a):

To się nazywa system ekspertowy i to nic nowego. Ludzie na studiach klepią takie w oparciu o różne mechanizmy. W praktyce bardzo ciężko zrobić coś takiego dobrze, bo zwykle masz niepełną informacje.

Więcej powiem. Mycin - medyczny systemy ekspertowy napisany w Lispie był jednym z pierwszych większych projektów z dziedziny sztucznej inteligencji.

kiowa72 napisał(a):

Wszystko fajnie, tylko, że nie wiem za bardzo jakie parametry użytkownik musiałby podawać do aplikacji aby model predykcyjny miał się ma czym opierać, macie może jakieś pomysły?

Potrzebujesz eksperta dziedzinowego. W tym wypadku lekarza. A w zasadzie konsylium lekarzy ze wszystkich dziedzin. Chociaż na początek może wystarczyć jeden lekarz rodzinny. Skąd takiego wziąć do współpracy? Nie mam pojęcia

1

tego typu rzeczy sa juz robione przez firmy z bardzo duzym kapitalem i wdrazane
ML/AI to przyszlosc w medycynie

0
kiowa72 napisał(a):

z uwagi na istniejące zagrożenie epidemiologiczne wpadł mi do głowy pomysł, aby napisać aplikację do oceny stanu zdrowia poprzez podawanie odpowiednich parametrów zdrowotnych w aplikacji mobilnej. Podane informacje byłyby mielone w kombajnie ML i wyrzucały nam informacje najbardziej możliwymi chorobami jakie nam dolegają.

A jak to ma działać? Ktoś poda, że ma kaszel i dostanie w efekcie listę 400 możliwych chorób?

Wszystko fajnie, tylko, że nie wiem za bardzo jakie parametry użytkownik musiałby podawać do aplikacji aby model predykcyjny miał się ma czym opierać, macie może jakieś pomysły?

To chyba raczej ciężko nazwać modelem predykcyjnym.

I jeszcze kwestia tego, że aby nauczyć mój model oceny zdrowia, potrzebuję do tego setek miarodajnych i sprawdzonych rekordów z prawdziwymi oceanami lekarskimi. Da rade wyciągnąć takie informacje np. z ministerstwa zdrowia albo jest takie coś upubliczniane?

Ale, że co? Jakie objawy ma jaka choroba to dane dostępne w książkach, nie trzeba do tego danych z ministerstwa.

Bo tak ogólnie, to objawy można wpisać w Google, i też zwróci wyniki, pewnie nawet bardziej rozsądne niż jakieś systemy domowej produkcji.

0

Ludzie, to nie ma być jakiś mega dokładny system, to ma być absolutnie wstępna diagnoza, widze ze api od infermedica ma wszystko co potrzebuje

2
kiowa72 napisał(a):

Ludzie, to nie ma być jakiś mega dokładny system

Tym bardziej

2

@kiowa72: pracowałem przez jakiś czas z branżą medyczną. Krzyż na drogę, daj znać jak już zrezygnujesz.

2

@kiowa72: to jest dość skomplikowane, bo dotyka wielu różnych aspektów.

Poziom techniczny

Wspomniane wyżej systemy eksperckie już są używane w diagnostyce. Chyba najmocniejszym istniejącym rozwiązaniem jest IBM Watson. Mają duże osiągnięcia w dziedzinie diagnostyki i analizie trendów. Robią też coś w zakresie predykcji, ale to raczej na potrzeby ubezpieczycieli.

Zatem na tym poziomie nie jest, to problem. Jedyne co może uderzyć, to fakt, że wymagamy od takich systemów przewidywalności, a z tą jest krucho.

Poziom medyczny

Tu robi się ciekawie, ponieważ ilość wiedzy, jaką należy wtłoczyć w system, jest ogromna, a ekspertów, którzy będą w stanie opracować odpowiednie modele niewielu. W dodatku żaden ekspert nie ma pełnej wiedzy co do zależności. Przykładowo – czy ból krzyża może być powiązany z istnieniem ósemek? Odpowiedź brzmi tak. Dlaczego? W uproszczeniu ucisk nerwów na twarzy powoduje ból d**y.

Problemy w tym miejscu można spróbować rozwiązać za pomocą ML i weryfikacji.

Poziom prawny

Procedury, odpowiedzialność za szkody, certyfikacja modeli. Lekarz, zanim zacznie leczyć, jest weryfikowany na wiele sposobów, a i tak nie mamy gwarancji. Jak zatem prawnie ogarnąć model? Kto powinien odpowiadać w przypadku złej diagnozy? W jaki sposób traktować decyzje etyczne modelu np. zaprzestanie podtrzymywania życia?

Poziom administracyjny

Papiery, których nienawidzą lekarze, tu też będą potrzebne. W dodatku wdrożenie modelu musi odbywać się w ramach istniejących procedur, co jak wspomniano wyżej, jest tylko nieskończonym źródłem frustracji.

Poziom ludzki

Chyba najprostszy do ogarnięcia – jak przekonać lekarza, że maszyna nie pozbawi go pracy, ani jej nie zamieni go w kogoś, kto tylko ma klikać OK?

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1