Создание Интерактивного Инструмента Мониторинга Здоровья
Введение
В этом руководстве мы расскажем, как создать интерактивный инструмент для мониторинга данных о здоровье с использованием моделей трансформеров от Hugging Face, Google Colab и ipywidgets. Мы проведем вас через настройку окружения Colab, загрузку клинической модели (например, Bio_ClinicalBERT) и создание удобного интерфейса, который принимает данные о здоровье и возвращает интерпретируемые прогнозы заболеваний.
Установка необходимых библиотек
Сначала установим три основные библиотеки:
- transformers — для работы с современными NLP моделями;
- torch — для вычислений глубокого обучения;
- ipywidgets — для создания интерактивных виджетов в Colab.
Импортирование необходимых модулей
Импортируем необходимые модули, включая классы и функции из библиотеки Hugging Face Transformers, а также ipywidgets и функции отображения IPython для создания интерактивных выводов в Google Colab.
Загрузка клинической модели
Мы загружаем доступную клиническую модель «emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT» и настраиваем конвейер для классификации текста, который будет обрабатывать и анализировать данные о здоровье.
Классификация заболеваний
Создаем словарь, который сопоставляет общие выходные метки модели (например, «LABEL_0») с конкретными категориями заболеваний. Это поможет интерпретировать прогнозы модели в значимые клинические интерпретации.
Функция анализа данных о здоровье
Функция analyze_health_data принимает текст клинической информации и обрабатывает его с помощью конвейера health_monitor. Она извлекает предсказание модели и сопоставляет его с конкретной категорией заболевания, затем форматирует результаты в читаемую строку.
Интерактивный интерфейс с использованием ipywidgets
Создаем интерактивный виджет текстовой области, который позволяет пользователям вводить клинические заметки или отчеты пациента.
Кнопка для запуска анализа
Создаем кнопку «Анализировать», которая запускает анализ данных о здоровье при нажатии. Эта кнопка также имеет подсказку для пользователей.
Вывод результатов
Создаем виджет для отображения результатов анализа и определяем функцию обратного вызова, которая будет вызвана при нажатии кнопки «Анализировать».
Заключение
В результате данного руководства вы сможете интегрировать современные NLP инструменты с интерактивным интерфейсом для анализа клинических данных. Используя модели от Hugging Face, вы создадите систему для интерпретации и категоризации информации о здоровье.
Контактная информация
Если вам требуется помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Следите за последними новостями AI и подписывайтесь на наш Telegram.
