|
Tibbiy AI ilovalarida Python-dan foydalanishning amaliy misollari
|
| bet | 172/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy AI ilovalarida Python-dan foydalanishning amaliy misollari.
Python-da sun’iy intellekt (AI) yordamida tibbiy dasturlarda turli xil vazifalar amalga oshirilishi mumkin, masalan, tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, bemor ma’lumotlarini tahlil qilish, diagnostika va boshqalar. Quyida ikkita umumiy vazifa uchun kod namunalari keltirilgan: TensorFlow kutubxonasi yordamida tasvirni qayta ishlash va pandas kutubxonasi yordamida bemor ma’lumotlarini tahlil qilish.
Tenzorflow va Keras yordamida tasvirni qayta ishlash:
Tibbiy dasturlarda tasvirni qayta ishlash uchun chuqur o‘rganishdan foydalanish mumkin. Misol tensorflow va Keras kutubxonalari yordamida tasvirni tasniflash modelini yaratish uchun berilgan.
!pip install tensorflow # Kutubxonalarni import qilish
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input, decode_predictions
model = tf.keras.applications.DenseNet121(weights='imagenet’)
img_path = 'path/to/medical/image.jpg’
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = preprocess_input(img_array)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)# Bashoratlarni olish
predictions = model.predict(img_array)# Natijalarni chiqarish
print('Predicted:', decode_predictions(predictions, top=3)[0])
Pandas yordamida bemor ma’lumotlarini tahlil qilish:
Ma’lumotlar bazasi yoki CSV fayli kabi bemor ma’lumotlarini tahlil qilish uchun pandas kutubxonasidan foydalanish mumkin.
!pip install pandas # Kutubxonalarni import qilish
import pandas as pd # Bemor ma’lumotlarini yuklash (masalan: CSV fayli)
data_path = 'path/to/medical/data.csv'
medical_data = pd.read_csv(data_path)
print(medical_data.describe())
elderly_patients = medical_data[medical_data['age’] > 60]
diagnosis_groups = medical_data.groupby('diagnosis').mean()
medical_data['age’].plot(kind='hist’, bins=20)
Berilgan kodlar faqat asosni ifodalaydi va sizning tibbiy arizangizning o‘ziga xos talablariga moslashishni talab qiladi. Shuningdek, har qanday bemor ma’lumotlarini ishlatishdan oldin maxfiylik qoidalariga rioya qilish va tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash xavfsizligini ta’minlash kerak.
Sun’iy intellektdan foydalangan holda tibbiy dasturlar uchun to‘g’ridan-to‘g’ri kod namunalari yo‘q. Biroq, men tibbiy dasturlarda yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan vazifalarning umumiy misollarini va ularni Python va sun’iy intellekt yordamida qanday hal qilish mumkinligini taqdim eta olaman.
|
| |
