клиническая математическая модельПравила подсчета очков · Калибровка порогов · Эксклюзивный прогноз
Модели и алгоритмы для сценариев клинического прогнозирования — широкая настройка
Модель, специфичная для конкретного заболевания, фокусируется на одном заболевании или одном типе клинического сценария и строит специализированную модельную систему алгоритмов вокруг одной или нескольких конкретных проблем во всем процессе скрининга, диагностики, классификации, прогнозирования, лечения и последующего наблюдения.
Технические пути не ограничиваются доводкой крупных моделей
Традиционная клиническая математическая модель является более ранней и более зрелой основной формой модели, специфичной для конкретного заболевания; границы повторного использования двух типов маршрутов различны, но они требуют настройки с точки зрения реализации системы, локальной адаптации и внедрения процессов.
математическая модель
Общие правила оценки высоко стандартизированы, но реализация системы и настройка пороговых значений локализации требуют индивидуальной настройки; эксклюзивная прогностическая модель, разработанная учреждением, полностью индивидуальна.
- Многоразовый
- Развитые правила оценки и методы моделирования
- Необходимо настроить
- Доступ к системе, локальные пороговые значения и эксклюзивные факторы
большая модель
Базовые возможности можно использовать повторно, но внедрение знаний о конкретном заболевании, тонкая настройка задач на местах и стыковка процессов — все это необходимо настроить; чисто общая медицинская модель не является моделью, специфичной для конкретного заболевания в строгом смысле этого слова, и глубины специализации недостаточно для принятия клинических решений.
- Многоразовый
- Базовые компетенции и универсальное понимание языка
- Необходимо настроить
- Специализированные знания о заболеваниях, способности выполнять задачи, а также процедуры диагностики и лечения.
Не существует абсолютно универсального продукта для моделей, специфичных для конкретных заболеваний.
Высокая неоднородность медицинских сценариев определяет, что модель, ориентированная на конкретное заболевание, не может обеспечить «один продукт для всех больниц», но ее можно адаптировать на основе зрелых методов и существующих возможностей.
Стандарты гетерогенных данных
Структуры данных HIS, EMR и PACS, определения полей, стандарты кодирования, названия тестовых заданий и диапазоны референтных значений в разных больницах сильно различаются, и общие модели не могут быть напрямую адаптированы.
Различия в популяции, диагностике и лечении
Исходные характеристики, спектр осложнений и привычки лечения пациентов в разных регионах и больницах разного уровня значительно различаются, а модель одного центра склонна к «недостаточной внешней валидности» при использовании в разных больницах.
различия в бизнес-процессах
Технологические узлы больниц третичного уровня и общественных больниц, амбулаторных и стационарных, а также сценарии медицинского осмотра различаются. Время срабатывания, выходной контент и метод взаимодействия модели должны соответствовать соответствующим процессам.
ограничения соответствия нормативным требованиям
Медицинские продукты искусственного интеллекта, получившие сертификаты медицинского оборудования класса III, имеют четкие применимые сценарии, применимое оборудование и соответствующие группы населения, а новые учреждения должны пройти проверку локализации для использования.
От данных, поступающих в больницу, до интеграции возможностей в клиническую практику
Кастомизация — это не просто обучение модели, а организация данных, моделей, процессов и сценариев в набор системных возможностей, которые врачи могут постоянно использовать.
Доступ к данным и управление
Подключение к существующим системам больницы, очистка локальных данных и унификация полевых стандартов являются необходимыми шагами для всех проектов реализации.
Локализованная адаптация модели
Используйте данные больницы по конкретным заболеваниям для облегченной точной настройки и калибровки, чтобы улучшить эффективность модели для местного населения; в сценарии с небольшой выборкой адаптация может быть завершена с использованием десятков или сотен данных.
внедрение бизнес-процессов
Сопоставьте больничный диагноз и путь лечения, определите триггерный узел, место вывода и метод взаимодействия модели, чтобы обеспечить плавную интеграцию в рабочую станцию врача.
Настройка функций на основе сценариев
Это также модель, специфичная для диабета, ориентированная на скрининг риска в амбулаторных клиниках, лечение осложнений в палатах и последующее вмешательство за пределами больниц.
WiGroup накопил богатый опыт разработки моделей в области электрофизиологии.
WiGroup имеет обширный опыт разработки моделей в области электрофизиологии, таких как модели прогнозирования риска сердечной недостаточности и модели прогнозирования риска ишемической болезни сердца. Компания разработала множество решений для предварительной обработки данных, построения признаков и выбора коэффициентов модели. Пользователям нужно только предоставить данные обучающего набора, набора проверки и набора тестов, чтобы завершить построение основных моделей и разработать специальные модели на основе возможностей модели.
Основная модель
LightGBMXGBoostслучайный леслогистическая регрессиядерево решений
Показатели оценки
ТочностьЧувствительностьСпецификаROC-AUCPR-AUCОценка F1
Пример результатов оценки модели
Кривая ROC используется для демонстрации различительной способности модели.
Сеть сотрудничества вращается вокруг клинических вопросов, модельных исследований и инженерных реализаций.
Нанкинский медицинский университет
Сотрудничайте в области алгоритмов медицинского интеллекта и клинических исследований.
Фуданьский университет
Совместная работа над возможностями исследования моделей и анализа данных.
Хуачжунский университет науки и технологий
Совместная работа над инженерными методологиями и возможностями системы.
Тяньцзиньский университет традиционной китайской медицины
Сотрудничайте в междисциплинарных сценариях вокруг специализированных исследований.