El campo de la oftalmología ha sido testigo de importantes avances en los últimos años, gracias a la integración de algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones sanitarias. En este artículo, exploraremos la evolución de un proyecto llamado Eye Metrics, desarrollado por AI Superior, que evalúa con precisión la posición de los párpados e identifica anomalías relacionadas con la proptosis al tiempo que proporciona una experiencia eficiente de análisis de la salud ocular para los profesionales de la salud.
Explorando el potencial del aprendizaje profundo en la detección de proptosis
Resumen
Desafío
La compañía de seguros que operaba en el ámbito médico/sanitario se enfrentaba al desafío del desarrollo de políticas de precios. Para ellos, era importante comprender los riesgos relacionados con un paciente en particular y ajustar los modelos de política de precios en consecuencia. A cambio, el cliente esperaba obtener ahorros considerables.
Solución de AI Superior
Construimos una aplicación basada en un modelo de aprendizaje automático predecir las probabilidades de una enfermedad particular de acuerdo con muchas características y parámetros de entrada, incluido el historial médico. Para ello entrenamos a un modelo de aprendizaje profundo eso era abordar efectivamente desafíos intrínsecos como el desequilibrio de clases. Además, creamos un marco de validación para comparar objetivamente múltiples enfoques y garantizar que el modelo creado superara significativamente a otros.
Resultado e implicaciones
La solución de ciencia de datos desarrollada superó significativamente a los modelos de referencia basados en estadísticas. El resultado del modelo se utilizó para optimizar la política de precios para aumentar los ingresos y gestionar mejor los riesgos.
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