Înțelegerea problemei de afaceri
Pentru a obține valoarea dintr-un model de învățare programată, va trebui să-l implementați . Ori de câte ori implementați un model, puteți genera predicții ori de câte ori este necesar, pentru a vă oferi detalii.
La Proseware, un start-up în domeniul sănătății, ați fost de ajutor cu dezvoltarea unei aplicații web care va ajuta practicienii diagnostichează bolile la pacienții mai rapid. Atunci când un practician intră în informațiile medicale ale unui pacient, aplicația va putea oferi detalii cu privire la probabilitatea ca acel pacient să aibă o boală.
Primul caz de utilizare este de a ajuta practicienii să diagnosticheze mai repede diabetul. După cercetarea datelor medicale, echipa de știință a datelor a antrenat un model pentru a diagnostica dacă este posibil ca un pacient să aibă diabet zaharat. Modelul este suficient de corect pentru implementare. Acum, provocarea este să utilizați modelul din aplicația web pentru a genera predicții.
Deoarece modelul și aplicația sunt proiectate pentru a ajuta practicianul în domeniul sănătății atunci când este necesar, nu doriți să utilizați modelul pentru toți pacienții. În schimb, doriți să oferiți practicianului posibilitatea de a introduce datele pacientului în aplicația web ori de câte ori există motive să credeți că pacientul poate avea diabet zaharat. Pentru a preveni testele costisitoare și inutile, predicțiile modelului privind probabilitatea unui pacient cu diabet zaharat va servi drept prim filtru pentru a decide cine ar trebui să fie testat și cine nu ar trebui să facă acest lucru.
În viitor, vor fi adăugate mai multe modele de învățare programată pentru a ajuta la diagnosticarea bolilor. Toate pentru a ajuta practicianul să ia decizii mai bazate pe date pe care ar trebui să fie rulate teste pentru a valida faptul că un pacient are o boală.
Scopul primului proiect este de a se asigura că un practician poate introduce informațiile medicale ale unei persoane în aplicație și poate obține o predicție directă cu privire la probabilitatea ca acel pacient să aibă diabet zaharat. Prin primirea unei predicții directe, practicianul poate utiliza aplicația web în timpul unei consultări cu pacientul pentru a ajunge rapid la o decizie privind următorii pași.
Cu alte cuvinte, trebuie să implementați modelul într-un punct final în timp real. Aplicația web ar trebui să poată trimite datele pacientului la punctul final și să obțină o predicție în schimb. Predicția ar trebui apoi vizualizată în aplicația web pentru a ajuta practicianul.
Pentru a implementa un model, se recomandă să:
- Înregistrați modelul.
- Implementați modelul.
- Testați modelul implementat.