Практическая ценность автоматизации процессов создания и оценки моделей машинного обучения, решающих клинико-практические задачи.

Автоматизация создания и оценки моделей машинного обучения, решающих клинико-практические задачи. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения непрерывно совершенствуются, как в части появления непосредственно новых алгоритмов и обновлений существующих, так в части предобработки и постобработки данных, формировании входных признаков и т.п. В докладе Анны Андрейченко, руководителя направления искусственного интеллекта платформы Вэбиомед на ключевой российской конференции по Искусственному Интеллекту в здравоохранении ITM-AI.ru было представлено описание сформированного гибкого фреймворка моделирования, позволяющего в полуавтоматическом оперативном режиме задействовать передовые методы, технологии и разработки в области машинного обучения и проводить сравнительные эксперименты. Компания "К-Скай" - лидер российского рынка тиражируемых тиражируемых медицинских ИИ решений в области прогнозной аналитики. Фреймворк также включает в себя критерии оценки итоговых моделей и выбор лучшей модели для проспективной апробации, учитывающий требования биостатистики. Результаты внедрения и апробации фреймворка были представлены для набора диагностических и прогнозных моделей машинного обучения, решающих клинико-практические задачи в областях медицины, включающих акушерство и гинекологию, сердечно-сосудистые заболевания и онкологию.

Раздел: Презентации