Título del proyecto: Aplicación de salud impulsada por IBM Watson
Enviado por: Animesh Tewari
Introducción: La aplicación diagnosticará a los usuarios, tomando los síntomas como entrada, para los problemas de salud. Utilizará las capacidades cognitivas altamente evolucionadas de IBM Watson para clasificar los síntomas de acuerdo con la taxonomía bien establecida de análisis de Watson. Como se utilizará Watson, el costo del diagnóstico será extremadamente menor en comparación con lo que cobran los médicos. La Solicitud se puede hacer para sugerir pruebas y curas.
Marco conceptual:
1) Aprendizaje automático
2) También se puede generar un clasificador taxonómico propio y se puede entrenar a Watson en él para obtener una mayor precisión
3) Para un diagnóstico económico, es decir, se cobraría una tarifa mínima.
Estructuras de datos y algoritmos: inferencia bayesiana y redes neuronales artificiales
. Herramientas utilizadas: plataforma en la nube IBM Bluemix para Watson Analytics y Android
Studio .
Referencias: 1) https://techcrunch.com/2017/03/16/advances-in-ai-and-ml-are-reshaping-healthcare/
2) http://researcher.watson.ibm.com/researcher/ view_group_pubs.php?grp=2099
3) Mi proyecto anterior sobre la automatización del proceso de extracción de palabras clave de trabajos de investigación utilizando IBM Watson y PDF.js, un proyecto impulsado por la comunidad de mozilla. Enlace GitHub: https://github.com/nasehim7/Chrome_Extension_Project
Extensiones posibles:
1) Llevar la aplicación a otros sistemas operativos móviles como Apple iOS.
2) Una aplicación de escritorio
3) Watson brinda la capacidad de crear taxonomías propias y hacer que Watson trabaje en ellas. Con la ayuda de un sólido departamento de I+D, esto se puede lograr para aumentar el valor general del servicio proporcionando resultados precisos.
Espero que les guste la idea, ya que es mía y fue evaluada cuando la presenté en la oficina de Google, Gurgaon.
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA