فهم مشكلة الأعمال
للحصول على قيمة من نموذج التعلم الآلي، سيتعين عليك توزيعه. كلما قمت بتوزيع نموذج، يمكنك إنشاء تنبؤات كلما لزم الأمر لمنحك تفاصيل.
في Proseware، وهي مؤسسة ناشئة في مجال الرعاية الصحية، كنت تساعد في تطوير تطبيق ويب يساعد الممارسين على تشخيص الأمراض في المرضى بسرعة أكبر. عندما يدخل أحد الممارسين المعلومات الطبية للمريض، سيتمكن التطبيق من إعطاء تفاصيل حول احتمالية أن يكون هذا المريض مصابًا بمرض.
حالة الاستخدام الأولى هي مساعدة الممارسين على تشخيص مرض السكري بسرعة أكبر. بعد البحث في البيانات الطبية، درب فريق علوم البيانات نموذجًا لتشخيص ما إذا كان المريض من المحتمل أن يكون مصابًا بمرض السكري. النموذج دقيق بما يكفي للتنفيذ. الآن، يتمثل التحدي في استخدام النموذج في تطبيق الويب لإنشاء تنبؤات.
نظرًا لأن النموذج والتطبيق مصممان لمساعدة ممارس الرعاية الصحية عند الحاجة، فأنت لا تريد استخدام النموذج على جميع المرضى. بدلاً من ذلك، تريد منح الممارس إمكانية إدخال بيانات المريض في تطبيق الويب كلما كان هناك سبب للاعتقاد بأن المريض قد يكون مصابًا بمرض السكري. لمنع الاختبارات المكلفة وغير الضرورية، فإن تنبؤات النموذج حول احتمالية الإصابة بمرض السكري ستكون بمثابة عامل تصفية أول لتحديد من يجب اختباره ومن لا ينبغي له ذلك.
في المستقبل، ستتم إضافة المزيد من نماذج التعلم الآلي للمساعدة في تشخيص الأمراض إلى تطبيق الويب. كل ذلك من أجل مساعدة الممارس على اتخاذ المزيد من القرارات المستندة إلى البيانات بشأن الاختبارات التي يجب إجراؤها للتحقق من أن المريض يعاني من مرض.
الغرض من المشروع الأول هو التأكد من أن الممارس يمكنه إدخال المعلومات الطبية للفرد في التطبيق، والحصول على تنبؤ مباشر حول احتمالية أن يكون المريض مصابًا بمرض السكري. من خلال تلقي تنبؤ مباشر، يمكن للممارس استخدام تطبيق الويب أثناء التشاور مع المريض للتوصل بسرعة إلى قرار بشأن الخطوات التالية.
بمعنى آخر، تحتاج إلى توزيع النموذج إلى نقطة نهاية في الوقت الحقيقي. يجب أن يكون تطبيق الويب قادرا على إرسال بيانات المريض إلى نقطة النهاية والحصول على تنبؤ في المقابل. يجب بعد ذلك تصور التوقع في تطبيق الويب لمساعدة الممارس.
لتوزيع نموذج، ستحتاج إلى:
- سجل النموذج.
- نشر النموذج.
- التحقق من النموذج المنشور.