|
Davolash va terapiyani rejalashtirishda sun’iy intellekt
|
| bet | 171/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Davolash va terapiyani rejalashtirishda sun’iy intellekt
Sun’iy intellekt (AI) hayotimizning turli sohalarining ajralmas qismiga aylandi va tibbiyot ham bundan mustasno emas. So‘nggi yillarda tibbiy tadqiqotlar va amaliyotda mashinali o‘qitish va AIdan foydalanish sezilarli darajada kengaydi. Davolash va terapiyani rejalashtirishda sun’iy intellektdan foydalanish tibbiyot uchun yangi muammolar va istiqbollarni keltirib chiqardi.
Sun’iy intellekt shifokorlarga kasalliklarni bashorat qilish va davolashning optimal kursini rejalashtirishga yordam beradi. Katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish orqali AI odamlar seza olmaydigan yashirin naqshlar va bog’liqliklarni aniqlashi mumkin. Bu shifokorlarga davolanishni tayinlashda ko‘proq xabardor va to‘g’ri qaror qabul qilish imkonini beradi.
Tibbiyotda sun’iy intellektning asosiy vazifalaridan biri terapiyani individuallashtirish va shaxsiylashtirishdir. Har bir bemor tananing o‘ziga xos xususiyatlariga ega va biriga yordam beradigan narsa boshqasi uchun samarasiz yoki hatto zararli bo‘lishi mumkin. Sun’iy intellekt ma’lum bir bemorning ma’lumotlarini tahlil qilish va barcha individual xususiyatlarni hisobga olgan holda optimal davolash usullarini taklif qilish imkonini beradi.
Sun’iy intellektdan davolanish va terapiyani rejalashtirish bilan bog’liq jarayonlarni avtomatlashtirish uchun ham foydalanish mumkin. Bu sizga xatolar sonini kamaytirish va tibbiyot mutaxassislarining samaradorligini oshirish imkonini beradi. Masalan, AI laboratoriya natijalarini avtomatik ravishda tahlil qilishi va tegishli harakatlar yoki retseptlarni taklif qilishi mumkin.
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish vazifasi uchun dasturiy ta’minot kodining namunasi etarlicha keng bo‘lishi mumkin, ammo men sizga scikit-learn va pandas kabi mashinalarni o‘qitish kutubxonalaridan foydalangan holda Python tilida oddiy misol keltiraman. Shuningdek, sizga o‘rganish uchun ma’lumotlar kerak bo‘ladi va sizda tibbiy ma’lumotlar, shu jumladan belgilar va maqsadli o‘zgaruvchi (kasallik) bo‘lgan CSV fayli bor deb taxmin qiling.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
data = pd.read_csv("tibbiy ma’lumotlar.csv ")
X = data.drop("Maqsad_ o‘zgaruvchan", axis=1)
y = data["Maqsad_ o‘zgaruvchan "]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Classifier)model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)# Sinov to‘plamida bashorat qilish
y_pred = model.predict(X_test)# Model sifatini baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")# Model sifati haqida ko‘proq ma’lumot olish
print(classification_report(y_test, y_pred))
Ushbu misolda biz tasniflash muammosi uchun Random Forest Classifier-dan foydalanamiz. Siz “tibbiy” ni almashtirishingiz kerak_ma’lumotlar.csv “haqiqiy tibbiy ma’lumotlarga ega bo‘lgan faylingiz nomiga va ma’lumotlaringizdagi maqsadli o‘zgaruvchining nomiga” “Maqsad_ o‘zgaruvchan”. Bundan tashqari, siz ma’lumotlaringizning xususiyatiga qarab boshqa mashinalarni o‘qitish algoritmlaridan foydalanishingiz mumkin.
Ushbu kod faqat asosiy misolni taqdim etadi va haqiqiy loyihalar optimal natijalarga erishish uchun ma’lumotlarni sinchkovlik bilan qayta ishlash, model parametrlarini sozlash va boshqa ko‘plab jihatlarni talab qiladi.
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish dasturini yaratish uchun siz scikit-learn (klassik mashinali o‘qitish usullari uchun) yoki TensorFlow va PyTorch (chuqur o‘rganish uchun) kabi maxsus mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanishingiz kerak bo‘ladi. Tibbiy ma’lumotlarga ega ma’lumotlar to‘plamiga asoslangan mashinali o‘qitish modelini yaratish uchun scikit-learn-dan foydalanish misoli:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
data = pd.read_csv("medical_data.csv")# Ma’lumotlarni tayyorlash
X = data.drop("target_column", axis=1) # Bu erda "target_column" - maqsadli o‘zgaruvchini (kasallikni) o‘z ichiga olgan ustun
y = data["target_column"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train) # Sinov namunasidagi bashorat
y_pred = model.predict(X_test) # Model sifatini baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
print(f"Classification Report:\n{report}")
|
| |
