تشخیص اوتیت با هوش مصنوعی

معرفی پروژه

در این پروژه یک مدل هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر گوش و شناسایی اوتیت (Otitis) طراحی و آموزش داده شد.

هدف پروژه، بررسی قابلیت مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در تشخیص الگوهای مرتبط با عفونت گوش میانی از روی تصاویر پزشکی بود.

داده‌های آموزشی

مدل با استفاده از حدود ۲۰۰ تصویر آموزش داده شد. مجموعه داده شامل تصاویر مربوط به:

• موارد مبتلا به اوتیت
• گوش‌های نرمال

بود.

داده‌های تصویری برای آموزش مدل آماده‌سازی شدند تا مدل بتواند تفاوت میان نمونه‌های سالم و نمونه‌های دارای الگوهای مرتبط با اوتیت را یاد بگیرد.

عملکرد مدل

بر اساس ارزیابی انجام‌شده در این پروژه، مدل به دقت ۸۵٪ دست یافت.

این مقدار نشان‌دهنده عملکرد مدل روی داده‌ها و روش ارزیابی استفاده‌شده در پروژه است و به‌تنهایی به معنای دقت بالینی یا قابلیت استفاده از مدل برای تشخیص قطعی بیماری نیست.

هدف پروژه

هدف اصلی، بررسی کاربرد AI و Data Mining در حوزه پزشکی و امکان استفاده از مدل‌های هوشمند برای کمک به تحلیل تصاویر پزشکی بود.

چنین سیستم‌هایی می‌توانند در پروژه‌های پژوهشی آینده با داده‌های بزرگ‌تر و اعتبارسنجی دقیق‌تر مورد بررسی قرار گیرند.

فناوری‌ها و مهارت‌ها

• Python
• Artificial Intelligence (AI)
• Data Mining
• Image Classification
• Machine Learning

نتیجه پروژه

این پروژه یک نمونه عملی از استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر پزشکی است که با یک مجموعه داده حدود ۲۰۰ تصویری توسعه داده شد و در ارزیابی پروژه به دقت ۸۵٪ رسید.

> توجه: این مدل یک پروژه پژوهشی است و نتیجه آن نباید به‌عنوان تشخیص پزشکی قطعی یا جایگزین نظر پزشک استفاده شود.