Как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков
В этом руководстве мы покажем, как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков, используя открытые библиотеки в Google Colab. Мы используем возможности TorchXRayVision для загрузки предобученных моделей DenseNet и Gradio для создания интерактивного пользовательского интерфейса. Это позволит обрабатывать и классифицировать рентгеновские снимки грудной клетки с минимальными настройками.
Установка необходимых библиотек
Сначала установим библиотеку torchxrayvision для анализа рентгеновских снимков и Gradio для создания интерактивного интерфейса.
Импорт библиотек
Импортируем PyTorch для операций, TorchXRayVision для анализа рентгеновских снимков, torchvision для предварительной обработки изображений и Gradio для создания интерактивного интерфейса.
Загрузка модели
Затем мы загружаем предобученную модель DenseNet и устанавливаем ее в режим оценки для выполнения вывода.
Получение меток патологии
Мы пытаемся получить метки патологии из метаданных модели и, в случае неудачи, используем заранее определенный список.
Функция классификации рентгеновского снимка
С помощью этой функции мы предварительно обрабатываем входное изображение рентгена, выполняем вывод с использованием предобученной модели, извлекаем оценки патологии и возвращаем отформатированное резюме с наилучшим прогнозом и всеми оценками.
Создание интерфейса Gradio
Наконец, мы создаем и запускаем интерфейс Gradio, который позволяет пользователям загружать рентгеновские снимки грудной клетки. Функция classify_xray обрабатывает изображение и выводит диагностическое заключение.
Заключение
В этом руководстве мы исследовали разработку интерактивного инструмента для оценки рентгеновских снимков, который объединяет современные методы глубокого обучения с удобным интерфейсом. Несмотря на ограничения, такие как отсутствие тонкой настройки модели для клинической диагностики, этот прототип служит ценным началом для экспериментов с медицинскими приложениями.
Практические рекомендации по внедрению ИИ в бизнес
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат. Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
