Описание функциональных характеристик
Программное обеспечение «Программа с применением искусственного интеллекта для определения риска развития невоспалительных заболеваний печени».
Программа предназначена для прогнозирования риска (отсутствие/умеренный/высокий) развития невоспалительных заболеваний печени с использованием лабораторных данных и анамнестических факторов, включая возраст, индекс массы тела, наследственность и образ жизни. Алгоритм построен на базе нейронных сетей прямого распространения, что обеспечивает высокую точность предсказаний. Модель может быть интегрирована в системы управления здоровьем для раннего выявления пациентов с высоким риском, оптимизации профилактических мероприятий и поддержки врачебных решений.
Входные данные в JSON представлены следующей структурой:
Демографическая информация: включает информацию о клиенте, такую как дата рождения, пол и профессия.
Медицинские показатели: включает результаты анализов крови и мочи, а также показатели здоровья (например, давление, холестерин, глюкоза)
Способ установки и эксплуатации
Необходимые файлы для установки ПО:
fine_tuned_model_liver.h5: содержит файл обученной модели, которая будет использоваться для предсказаний
input_example.json, input_example2.json, input_example3.json: примеры файлов для тестирования
pipeline_liver_ft.joblib: модель предобработки, используемую перед запуском основного алгоритма.
pipeline_liver.joblib: модель постобработки, которая применяется к результатам предсказаний.
requirements.txt: список необходимых библиотек для установки
predict_risks_ft.py:
Preprocessing Service (preprocessing)
read_preprocess: функции для чтения данных и их предобработки, включая преобразования, нормализацию и очистку.
Model Inference Service (model_inference)
retlivern_score: функции для вычисления и возврата оценок ( предсказаний) модели.
scores: логика для вычисления оценки риска.
Postprocessing Service (postprocessing)
display_score: функции для отображения оценок и результатов пользователям.
Инструкция по установке и использованию репозитория:
1. Установить Терминал или VisualStudio Code
2. В окне терминала поэтапно запустить следующие команды:
# клонировать репозиторий
git clone huggingface.co/spaces/Inspectrum/hepatitis
# создать виртуальную среду
virtualenv venv
# активировать виртуальную среду
soliverce venv/bin/activate
# установить необходимые библиотеки
pip install -r requirements. txt
# запустить код программы
python3 app. py -p input_example.json -out output. json
3. Файл output. json будет содержать оценку риска развития невоспалительных заболеваний печени.
Инструкция по использованию веб версии:
1. Открыть веб версию ПО по ссылке
2. Войти под тестовой учетной записью
3. В поле patient JSON вставить информацию о пациенте из предложенных 3 примеров
4. Нажать кнопку «Submit»
5. Получить рекомендации по пациенту в поле PredictionResult