یادگیری ماشین و تحلیل داده پزشکی

در دنیای امروز، یادگیری ماشین به یکی از ابزارهای مهم در حوزه پزشکی تبدیل شده است. یکی از کاربردهای پرطرفدار آن، تحلیل داده‌های پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها است. در این مقاله قصد داریم به زبان ساده آموزش دهیم که چطور با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانیم احتمال ابتلا به دیابت را پیش‌بینی کنیم. این آموزش به شما کمک می‌کند تا بتوانید گام به گام وارد دنیای برنامه نویسی هوش مصنوعی شوید و داده‌های پزشکی را با دقت تحلیل کنید.

چرا یادگیری ماشین در پزشکی اهمیت دارد

در حوزه سلامت، دقت، سرعت و پیش‌بینی دقیق بیماری‌ها اهمیت بسیار زیادی دارد. حجم زیاد داده‌های پزشکی، مانند سوابق بیماران، نتایج آزمایش‌ها، و تصاویر پزشکی، باعث شده استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌عنوان یک روش مؤثر در تحلیل این داده‌ها شناخته شود. با یادگیری و آموزش اصولی این تکنیک‌ها، می‌توان بسیاری از بیماری‌ها را در مراحل اولیه تشخیص داد.

آموزش مرحله به مرحله تحلیل داده های پزشکی

برای اینکه بتوانید از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پزشکی استفاده کنید، کافی است این مراحل را به‌ترتیب دنبال کنید:

انتخاب یک مسئله پزشکی مشخص

اولین گام در آموزش تحلیل داده، انتخاب یک مسئله واضح است. در این آموزش، ما روی پیش‌بینی ابتلا به دیابت تمرکز می‌کنیم. این مسئله یکی از پرکاربردترین پروژه‌ها در دنیای یادگیری ماشین است، زیرا داده‌های عمومی و استاندارد آن به‌راحتی در دسترس هستند.

 جمع آوری داده های پزشکی

برای شروع کار، به یک دیتاست مناسب نیاز داریم. دیتاست معروف “Pima Indians Diabetes Database” از جمله منابعی است که اطلاعات کاملی درباره بیماران و احتمال ابتلا به دیابت ارائه می‌دهد. این داده‌ها شامل متغیرهایی مانند سن، فشار خون، قند خون، تعداد بارداری و… هستند.

 آموزش پیش پردازش داده ها

قبل از اجرای هر الگوریتمی، داده‌ها باید آماده‌سازی شوند. در این مرحله شما یاد می‌گیرید که:

• داده‌های ناقص را حذف یا جایگزین کنید
• متغیرها را نرمال‌سازی کنید
• ویژگی‌های غیرضروری را حذف کنید

در برنامه نویسی با پایتون می‌توانید از کتابخانه‌هایی مثل Pandas و Scikit-learn برای این کار استفاده کنید.

انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب

در این مرحله باید تصمیم بگیرید که از چه الگوریتمی استفاده کنید. برای پیش‌بینی دیابت، الگوریتم‌هایی مثل Logistic Regression، Random Forest، Decision Tree و KNN گزینه‌های خوبی هستند. در این آموزش ما از الگوریتم Logistic Regression استفاده می‌کنیم که یکی از ساده‌ترین و مؤثرترین مدل‌های طبقه‌بندی است.

آموزش مدل یادگیری ماشین

حالا وقت آن رسیده مدل خود را آموزش دهید. در این بخش با استفاده از Scikit-learn مدل خود را روی داده‌های آموزشی fit می‌کنید. با استفاده از دستور model.fit(X_train, y_train) مدل شما یاد می‌گیرد که چگونه داده‌های ورودی را تحلیل کند.

 ارزیابی عملکرد مدل

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را بسنجید. معیارهایی مانند دقت (accuracy)، حساسیت (recall) و دقت پیش‌بینی (precision) برای این کار استفاده می‌شوند. اگر دقت مدل شما بیش از 75 درصد باشد، می‌توانید بگویید که الگوریتم به‌خوبی یاد گرفته است.

 پیش بینی بیماری روی داده جدید

در آخرین مرحله، می‌توانید از مدل خود برای پیش‌بینی دیابت روی داده‌های جدید استفاده کنید. کافی است داده جدید را وارد کنید و با دستور model.predict() نتیجه را مشاهده کنید. اینجاست که شما خروجی واقعی مدل را در عمل مشاهده می‌کنید.

مزایای آموزش تحلیل داده های پزشکی با یادگیری ماشین

• یادگیری تکنولوژی‌های کاربردی در حوزه سلامت
• بالا بردن توان تحلیل داده‌های واقعی
• فراهم‌کردن فرصت شغلی در شرکت‌های پزشکی و دارویی
• امکان شرکت در پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی
• افزایش مهارت در برنامه نویسی هوش مصنوعی

آموزش این مهارت‌ها در موسسه آموزشی فرهنگ نوین

اگر به دنبال آموزش کامل و عملی تحلیل داده‌های پزشکی با یادگیری ماشین هستید، موسسه آموزشی فرهنگ نوین با برگزاری دوره‌های تخصصی برنامه نویسی و هوش مصنوعی با بهترین اساتید، می‌تواند انتخاب مناسبی برای شما باشد. ما در دوره‌های خود از پروژه‌های واقعی، ابزارهای به‌روز و آموزش گام‌به‌گام استفاده می‌کنیم تا شما در کم‌ترین زمان به سطح حرفه‌ای برسید. برای شروع مسیر حرفه‌ای خود در حوزه یادگیری ماشین، کافی است با ما در تماس باشید.

منابع

1. https://scikit-learn.org
2. https://towardsdatascience.com
3. https://www.kaggle.com
4. https://www.tensorflow.org
5. https://www.analyticsvidhya.com