Automatisierte Maschinenlernalgorithmen in der medizinischen Diagnostik

In der heutigen Welt wollen alle Organisationen Machine Learning nutzen, um die täglich von den Benutzern generierten Daten zu analysieren. Mit Hilfe von maschinellem oder tiefem Lernen können sie die Daten analysieren und Vorhersagen für Testdaten in der Produktionsumgebung treffen. Aber wenn wir den genannten Prozess befolgen, können wir auf Probleme stoßen, wie zum Beispiel den Aufbau und die Schulung von Machine-Learning-Modellen. Dies ist zeitaufwendig und erfordert Fachkenntnisse in Bereichen wie Programmierung, Statistik, Data Science usw. Um solche Herausforderungen zu überwinden, kommt automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ins Spiel, das als eine der beliebtesten Lösungen entstanden ist, die viele Aspekte der Machine-Learning-Pipeline automatisieren kann. In diesem Artikel werden wir AutoML mit Python anhand eines praktischen Beispiels zur Vorhersage von Herzkrankheiten diskutieren. Wir können leicht erkennen, dass Probleme im Zusammenhang mit dem Herzen weltweit die Hauptursache für Todesfälle sind. Der einzige Weg, um solche Auswirkungen zu reduzieren, besteht darin, die Krankheit frühzeitig mit einigen automatisierten Methoden zu erkennen, so dass dort weniger Zeit benötigt wird und danach einige Präventionsmaßnahmen ergriffen werden können, um ihre Wirkung zu reduzieren. Mit diesem Problem im Hinterkopf werden wir einen der Datensätze im Zusammenhang mit medizinischen Patientenakten erkunden, um ein Machine-Learning-Modell zu erstellen, mit dem wir die Wahrscheinlichkeit eines Patienten mit Herzkrankheit vorhersagen können. Diese Art von Lösung kann leicht in Krankenhäusern angewendet werden, um zu überprüfen, damit Ärzte so schnell wie möglich Behandlungen anbieten können. Nachfolgend finden Sie den vollständigen Modell-Pipeline, den wir in diesem Fallstudie befolgt haben. Abb.1 AutoML-Modell-Pipeline | Bild von Autor Um die Daten für das Machine Learning-Modell vorzubereiten, können wir Datenverarbeitung durchführen, um die Daten für die weitere Modellierung und Verallgemeinerung vorzubereiten. Nach der Vorbereitung der Daten für das Machine Learning-Modell verwenden wir eine der berühmten automatisierten Machine-Learning-Bibliotheken namens H2O.ai, die uns dabei hilft, das Modell zu erstellen und zu trainieren. Der Hauptvorteil dieser Plattform besteht darin, dass sie eine API auf höherer Ebene bereitstellt, mit der wir viele Aspekte der Pipeline automatisieren können, einschließlich Feature Engineering, Modellauswahl, Datenbereinigung, Hyperparameter-Tuning usw. Dies reduziert drastisch die Zeit, die für die Schulung des Machine-Learning-Modells bei jedem der Data-Science-Projekte erforderlich ist. Um das Modell zu erstellen, verwenden wir die API der H2O.ai-Bibliothek, und um dies zu verwenden, müssen wir den Typ des Problems angeben, ob es sich um ein Regressionsproblem oder ein Klassifikationsproblem oder einen anderen Typ handelt. Mit der H2O.ai-Bibliothek können wir das Modell auf einfache Weise erstellen und trainieren. Mit AutoML können wir schnell und effizient die besten Modelle auswählen und trainieren, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Datensatzes zugeschnitten sind. Insgesamt ist Automatisierte Maschinenlernalgorithmen (AutoML) eine leistungsstarke Technologie, die in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden kann, um schnell und effektiv Krankheiten zu erkennen und zu behandeln. Dies kann dazu beitragen, die Lebensqualität der Patienten zu verbessern und die Gesundheitskosten zu senken. Wir sollten uns bemühen, diese Technologie in der medizinischen Praxis weiter zu verbreiten, um die Vorteile zu nutzen, die sie bietet.