Изучение искусственного интеллекта для классификации орфанных болезней

В сложной сфере, где технологии встречаются со здравоохранением, я отправился в увлекательное путешествие, проект, который органично объединил возможности искусственного интеллекта (ИИ) с острой необходимостью точной классификации орфанных заболеваний. Эти неуловимые и зачастую игнорируемые состояния вдохновили на создание замечательного проекта, который потенциально может революционизировать наш подход к медицинской диагностике и лечению редчайших заболеваний.

The Foundation: сбор и предварительная обработка данных

В основе этого начинания лежала База данных сирот, сокровищница информации об орфанных болезнях. Нашим первым шагом была обработка и предварительная обработка этих данных. За пять кропотливых этапов — сокращение данных, профилирование, очистку, преобразование и проверку — мы гарантировали, что данные, которые мы ввели в нашу модель, были не только точными, но и соответствовали специфике этих редких состояний.

Точная настройка модели GPT-3: поддержка механизма искусственного интеллекта

Имея в руках уточненный набор данных, мы отправились в сферу искусственного интеллекта. Мы выбрали модель GPT-3, передовую языковую модель. Однако ключ к успеху заключался в точной настройке классификации орфанных заболеваний. Этот процесс имел решающее значение, поскольку позволил модели изучить нюансы этих редких состояний и предложить более точные прогнозы.

Важные показатели: оценка эффективности модели

Но как мы можем измерить успех этого чуда искусственного интеллекта? Введите коэффициент Каппа Коэна — показатель, выходящий за рамки простой точности. Этот коэффициент количественно определяет соответствие между прогнозируемой и фактической классификациями, обеспечивая более детальное понимание производительности модели. Благодаря этому мы могли бы оценить его точность за пределами случайности и понять его последствия в реальном мире.

*Расчет каппы Коэна: за гранью точности*

Расчет коэффициента Каппа Коэна (κ) включает наблюдаемое согласие (Po) и ожидаемое случайное согласие (Pe). Математически это можно выразить так:

\[ κ = \frac{P_o — P_e}{1 — P_e} \]

Где:
- \( P_o \) — доля наблюдаемого согласия.
— \( P_e \) — доля ожидаемого совпадения случайно.

Визуализация прогресса: показатели тестирования и обучения

По мере того, как мы проходили итерации тестирования и обучения, нам требовалось четкое визуальное представление прогресса нашей модели. Здесь в таблицах тщательно детализированы гиперпараметры, количество эпох, размеры пакетов и другие важные настройки для каждой итерации. Эти таблицы послужили ориентирами, демонстрируя путь, в который мы отправились.

Настройки гиперпараметров и результаты тестирования

Визуализации тоже рисовали сложную картину. Тепловые карты наглядно иллюстрируют коэффициенты Каппа Коэна между различными тестовыми примерами. Цветовые градиенты представляли уровни согласия, показывая, где модель преуспела, а где столкнулись с проблемами. Это визуальное повествование помогло нам выявить закономерности, сильные стороны и области для улучшения.

Результаты, которые вызывают резонанс: сила связных данных

Кульминацией этого проекта стало свидетельство потенциальных возможностей ИИ в здравоохранении. Благодаря серии тщательно разработанных тестовых примеров мы достигли среднего коэффициента Каппа Коэна 0,92 — выдающийся результат. Этот коэффициент продемонстрировал способность модели точно классифицировать различные сценарии, повышая ее надежность. Ниже приведен код с метками. Если вы выполняете свой проект, замените их фактическими метками и значениями, поскольку это похоже на этот экземпляр.

from sklearn.metrics import cohen_kappa_score

# True labels for each test case
true_labels = [
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0],
    # ... add other test cases
]

# Predicted labels for each test case
predicted_labels = [
    [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0],
    # ... add other predicted labels
]

cohen_kappa_scores = []
for true, pred in zip(true_labels, predicted_labels):
    kappa_score = cohen_kappa_score(true, pred)
    cohen_kappa_scores.append(kappa_score)

average_kappa = sum(cohen_kappa_scores) / len(cohen_kappa_scores)
print("Cohen's Kappa Coefficients:", cohen_kappa_scores)
print("Average Cohen's Kappa Coefficient:", average_kappa)

Последствия и не только

Последствия этого проекта глубоко резонируют. Точная классификация орфанных заболеваний может привести к своевременному вмешательству, персонализированному лечению и улучшению результатов лечения пациентов. Поскольку мы находимся на стыке технологий и здравоохранения, это начинание является свидетельством успехов, которых мы добиваемся в использовании ИИ для решения самых сложных и редких медицинских проблем.

Заключение

Исследуя неизведанные воды классификации орфанных болезней, мы проложили путь, который открывает огромные перспективы. Сочетание данных, технологий и сопереживания в сфере здравоохранения меняет ландшафт медицинской диагностики и стратегий лечения. Заглядывая в будущее, мы понимаем, что этот проект — всего лишь проблеск огромного потенциала искусственного интеллекта в формировании более здорового и информированного будущего.

Примечание. Надеюсь, вам понравилось читать о моем проекте; пожалуйста, не забывайте продолжать изучать и делиться информацией, потому что знания ограничены, но воображение окружает космос. Продолжайте учиться, делиться и решать проблемы.

Ссылки:

Баккер М., Чедвик М., Шихан Х., Тесслер М., Кэмпбелл-Джиллингем Л.,
Балагер Дж., Макэлис Н., Глез А., Асланидес Дж., Ботвиник М. и др.: Точная настройка языковых моделей для поиска согласия между людьми с различными предпочтениями.
Advances in Neural Information Processing Systems 35, 38176–38189 (2022)< br /> 2. Бехния Р., Эбрахими М.Р., Пачеко Дж., Падманабхан Б.: Ew-tune: структура
для частной тонкой настройки больших языковых моделей с дифференциальной конфиденциальностью. В: 2022 г.
Семинары Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDMW). стр. 560–
566. IEEE (2022)
3. Боммарито, Дж., Боммарито, М., Кац, Д.М., Кац, Дж.: Gpt как работник умственного труда:
Ноль -оценка возможностей (ai)cpa. Препринт arXiv arXiv:2301.04408
(2023)
4. Браун, Т., Манн, Б., Райдер, Н., Суббия, М., Каплан, Дж.Д., Дхаривал, П., Ни-5. Кларк, К., Луонг, М.Т., Ле, К.В., Мэннинг, К.Д.: Electra: Предварительное обучение кодировщиков текста как дискриминаторы, а не генераторы. Препринт arXiv arXiv:2003.10555
(2020)