Conoscere il problema aziendale
Per ottenere valore da un modello di Machine Learning, è necessario distribuirlo. Ogni volta che si distribuisce un modello, è possibile generare previsioni all'occorrenza per ottenere informazioni dettagliate.
Si sta aiutando Proseware, una startup nel settore dell'assistenza sanitaria, a sviluppare un'applicazione Web che aiuterà i medici a diagnosticare le malattie dei pazienti più rapidamente. Quando un medico immette i dati medici di un paziente, l'app sarà in grado di fornire informazioni dettagliate sulla probabilità che il paziente abbia una malattia.
Il primo caso d'uso consiste nell'aiutare i medici a diagnosticare il diabete più rapidamente. Dopo aver eseguito ricerche sui dati medici, il team di data science ha eseguito il training di un modello per diagnosticare la probabilità che un paziente abbia il diabete. Il modello è abbastanza accurato per l'implementazione. La sfida consiste ora nell'usare il modello nell'app Web per generare previsioni.
Poiché il modello e l'app sono progettati per aiutare il medico su richiesta, non si vuole usare il modello su tutti i pazienti. Si vuole invece dare al medico la possibilità di immettere i dati del paziente nell'app Web ogni volta che c'è motivo di credere che il paziente possa avere il diabete. Per evitare esami costosi e non necessari, le previsioni del modello sulla probabilità che un paziente abbia il diabete serviranno come primo filtro per decidere chi dovrà sottoporsi a ulteriori esami o meno.
In futuro, all'app Web verranno aggiunti altri modelli di Machine Learning per facilitare la diagnosi delle malattie. Tutto ciò per aiutare il medico a prendere decisioni più guidate sui dati sugli esami a cui sottoporre un paziente per verificare che abbia o meno una malattia.
Lo scopo del primo progetto è quello di garantire che un medico possa immettere le informazioni mediche di un individuo nell'app e ottenere una previsione diretta della probabilità che il paziente abbia il diabete. Ottenendo una previsione diretta, il professionista può usare l'app Web durante il consulto con il paziente per arrivare velocemente a una decisione sui passi successivi.
In altre parole, è necessario distribuire il modello in un endpoint in tempo reale. L'app Web deve essere in grado di inviare i dati del paziente all'endpoint e ottenere una previsione. La previsione dovrebbe quindi essere visualizzata nell'app Web per aiutare il medico.
Per distribuire un modello, sarà necessario:
- Registrare il modello.
- Distribuire il modello.
- Testare il modello distribuito.