关键字:IRIS,IntegratedML,Flask,FastAPI,TensorFlow Serving,HAProxy,Docker,Covid-19

目的:

过去几个月里,我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示,包括一个简单的 Covid-19 X 射线图像分类器和一个用于可能的 ICU 入院的 Covid-19 实验室结果分类器。 我们还介绍了 ICU 分类器的 IntegratedML 演示实现。 虽然“数据科学”远足仍在继续,但从“数据工程”的角度来看,或许也是尝试一些 AI 服务部署的好时机 - 我们能否将目前所接触到的一切都封装成一套服务 API? 我们可以利用哪些常用的工具、组件和基础架构,以最简单的方式实现这样的服务堆栈?

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· 十一月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
精华翻译文章:什么是智慧医院数字孪生?

关于 "智慧医院 "的真正内涵,有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 " "数字设备 "的同义词。然而,事实是,增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且,在某些情况下,数字创新被强加于医院,而没有真正考虑到其效果。

这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如,一方面,人们对医院采用数字技术的期望越来越高,但另一方面,人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样,尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力,但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。

这些相互冲突的压力表明,需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。

智慧医院数字孪生的出现,证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。

在过去的几年里,数字孪生已经有了很大的发展,成为一项值得期待的技术。然而,尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬,但对于数字孪生是什么(不是什么)以及它是否能实现其承诺,仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样,数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。

在本文中,我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。

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Covid-19 肺部 X 射线分类和 CT 检测演示 关键字:COVID-19,医学影像,深度学习,PACS Viewer 和 HealthShare。

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在这场史无前例的新冠疫情笼罩之下, 我们竭尽所能为客户提供支援,同时利用先进的 AI 技术观察着不同的疫情战线。

去年,我简单提及了一个深度学习演示环境。 在这个漫长的复活节周末,我们就来看一看现实世界的图像,在 Covid-19 肺部 X 射线数据集上测试运行一些深度学习模型以进行快速分类,并见证这类用于 X 射线甚至 CT 的工具如何通过 docker 等方式快速部署到云端,实现及时的“AI 分诊”并协助放射科医生。

这只是一个 10 分钟的快速笔记,希望通过简单的方法帮助各位上手实践。

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

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使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成,以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。

为什么选择 Python?

随着在世界范围内的广泛采用和使用,Python 拥有了出色的社区,以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣,请访问 https://www.python.org/about/apps/

Iris Globals

我接触到 ^globals 后很快就熟悉了,它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此,首先,我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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· 二月 16, 2023 阅读大约需 9 分钟
ChatGPT 为您创建消息转换?

A "big" or a "little" ask for ChatGPT?


几周前我尝试了 OpenAI GPT 的编码模型,看看它是否可以在医疗保健系统之间进行一些消息转换。它肯定可以,在相当大的程度上。

已经将近 3 周了,对于 ChatGPT 来说是很长很长的时间,所以我想知道它现在成长得有多快,以及它是否可以为我们做一些集成工程师的工作,例如它是否可以创建一个 InterSystems COS DTL将 HL7 转换为 FHIR 信息?

在不到一两分钟的时间内,我立即得到了一些答案。


测试

首先我想测试一下我是在和它背后的正确“人”说话


问题一:如何将HL7 V2.4报文转为FHIR STU3?


ChatGPT

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python ODBC 连接到 IRIS 数据库 - 第 2 条快速笔记

关键字:PyODBC,unixODBC,IRIS,IntegratedML,Jupyter Notebook,Python 3

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几个月前,我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它, 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记,说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC,不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时,都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法,可以不安装任何 IRIS,在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行?

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· 六月 14, 2023 阅读大约需 3 分钟
使用LangChain 修复 SQL

本文是 SqlDatabaseChain 的简单快速入门(我所做的)。

希望大家会感兴趣。

非常感谢:

sqlalchemy-iris 作者@Dmitry Maslennikov

您的项目使我的试验变得可能。

文章脚本使用 openai API,因此请注意不要在外部共享您不打算共享的表信息和记录。

如果需要,可以插入本地模型。

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· 六月 24, 2023 阅读大约需 8 分钟
IRIS 与Open AI 集成

众所周知,人工智能的世界已经到来,每个人都想利用它为自己谋取利益。

有许多平台通过订阅或私人免费提供人工智能服务。然而,由于在计算领域产生的大量“噪音”而脱颖而出的是 Open AI,这主要归功于其最著名的服务:ChatGPT 和 DALL-E。

什么是Open AI?

Open AI 是一个非营利性人工智能研究实验室,由 Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Elon Musk、John Schulman 和 Andrej Karpathy 于 2015 年发起,旨在促进和开发友好的人工智能,造福于人类所有的。

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· 四月 14, 2021 阅读大约需 8 分钟
通过 InterSystems IRIS 实现分布式人工智能

什么是分布式人工智能 (DAI)?

试图找到一个“无懈可击”的定义是徒劳的:这个术语似乎有些“超前”。 但是,我们仍然可以从语义上分析该术语本身,推导出分布式人工智能也是人工智能(请参见我们为提出一个“实用”定义所做的努力),只是它分布在多台没有聚合在一起(既不在数据方面,也不通过应用程序聚合,原则上不提供对特定计算机的访问)的计算机上。 即,在理想情况下,分布式人工智能的安排方式是:参与该“分布”的任何计算机都不能直接访问其他计算机的数据和应用程序,唯一的替代方案是通过“透明的”消息传递来传输数据样本和可执行脚本。 与该理想情况的任何偏差都会导致出现“部分分布式人工智能”- 一个示例是通过中央应用程序服务器分发数据, 或者其反向操作。 不管怎样,我们都会得到一组“联合”模型(即,在各自数据源上训练的模型,或者按自己的算法训练的模型,或者同时以这两种方式训练的模型)。

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现代医疗有无数来自数字技术的机会,包括优化流程的指挥中心、支持洞察力和决策的人工智能和机器学习、提供实时数据的物联网和连接设备,以及管理和保护大型数据流的强大数字基础设施。创建数字孪生和使用虚拟技术来推动医疗行业的真实世界价值将这一切结合起来。

数字孪生在医疗领域的真实世界价值

数字孪生是一个物理对象或过程的虚拟副本,通过模拟和反馈物理对应物来学习和发展。它在动态系统建模的同时部署了人工智能和机器学习,并适用于医疗保健和生命科学环境。数字孪生创造了一个机会,在实施干预措施、路径变化和操作改进之前,对系统的影响进行建模和预测,以实现效益最大化和风险最小化。

这种模拟创造了以下机会:测试情景以预测影响和帮助决策(例如,在系统设计和病人治疗中);识别低效、瓶颈和机会,并模拟效益/副作用(例如,在流程优化中);自动化反应和决策(例如,在环境控制中);以及越来越多地在虚拟环境中进行测试(例如,硅研究 - 美国和欧洲监管机构都在探索在新医疗药物和技术的审批中使用此类 "数字证据")。

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好不好玩,能当真吗?


最近几个月,大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此,上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT,以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充,或者更确切地说,它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化,最终互操作性标准(如 HL7 和 FHIR 等)是一种“语言”,对吗? HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时,它们需要翻译器(例如 DTL 转换)来实现相互理解。

所以环顾四周,似乎一切都是语言:编码是语言:python,javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言,只是它们比自然语言更结构化,那么 GPT 应该更容易上手吗?

那么,我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗?我们还没有进行调整,以下是初步结果:

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孕产妇风险可以通过一些医学界众所周知的参数来测量。这样,为了帮助医学界和计算机系统,特别是人工智能,科学家Yasir Hussein Shakir发布了一个非常有用的数据集,用于训练检测/预测孕产妇风险的机器学习(ML)算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到,网址是 https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health....

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痴呆症是一个重大的全球性问题,困扰着5400万人,到2050年这个数字将上升到1.3亿。由英国剑桥大学的学者创立的Cognetivity Neurosciences公司设计了一个尖端的解决方案,以帮助缓解全球痴呆症的流行。

根植于先进神经科学的简单解决方案

在出现临床症状之前的早期检测,为专家干预和改变生活方式打开了大门,可以减缓痴呆症的发展,提高生活质量。生活方式的改变有可能将症状的出现推迟五年,进而将普通人群中的痴呆症发病率降低50%。

Cognetivity Neurosciences的综合认知评估测试(ICA)是基于人类对动物刺激的强烈反应,以及健康的大脑在不到200毫秒内处理动物图像的能力。

ICA将基于云的人工智能和神经科学的进展结合起来,进行快速的动物/非动物视觉分类测试,目的是在记忆症状出现之前发现疾病的迹象。它涉及在阿尔茨海默症的前症状阶段受到影响的大脑区域,并检测出信息处理速度的细微损伤。

ICA基于云的敏捷性使临床医生和用户能够在熟悉的硬件上进行ICA测试,如iPad和智能手机,并在任何有互联网连接的地方进行。

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嗨社区!

想与您分享我在Telegram中使用GPT创建“我自己的”聊天的练习

这个应用需要用到 Open Exchange 上的两个组件:@Nikolay SolovievTelegram Adapter@Kurro LopezIRIS Open-AI

因此,通过此示例,您可以在 Telegram 中使用 ChatGPT 设置自己的聊天。

让我们看看如何让它发挥作用!

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肾脏疾病可以从一些医学界熟知的参数中发现。这样,为了帮助医学界和计算机系统,特别是人工智能,科学家Akshay Singh发表了一个非常有用的数据集,用于训练肾脏疾病检测/预测方面的机器学习(ML)算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到,网址是https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

关于数据集

该肾脏疾病数据集有以下元数据信息(来源:https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset):

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糖尿病可以从医学界熟知的一些参数中发现。这样,为了帮助医学界和计算机软件系统,特别是人工智能软件,美国国家糖尿病和消化道及肾脏疾病研究所发布了一个非常有用的数据集,用于训练糖尿病检测/预测的机器学习算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到,网址是https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set

该糖尿病数据集有以下元数据信息(来源:https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set):

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在这篇文章中,我试图找出多个领域来开发我们能够使用python和机器学习的功能。

每家医院都在努力利用技术和服务来提高其服务质量和效率。

医疗保健部门是一个非常大的、可供选择的服务领域,而python是做机器学习的最好技术之一。

在每个医院里,人们都会有一些感觉,如果这种感觉能够被计算机理解,使用技术就有机会提供更好的服务。

在这里,我们可以把这两者结合起来,在医疗部门,我正试图理解/识别各种选择,以提供更好的服务。

首先,我们可以尝试使用python的机器学习来识别人并了解他们目前的感受。比如,在医院信息系统中,每个病人至少有一张照片,使用该照片我们可以识别病人,然后一旦病人到达医院,使用视频监控和机器学习技术需要识别这个人的感觉。

在医院设施中会看到多种类型的感觉。

1)紧张

2)平静和冷静

3) 哭泣

4) 暴力的病人/亲属

5) 生病的病人

6) 高烧鉴定

像上面的情况,我们可以看到多种不同的类型。

如果一个已经登记的病人发高烧,那么使用闭路电视识别这个病人的情况,并捕捉温度热像仪,护理人员可以给予更好的支持,这在接待服务领域是非常大的区别。

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· 七月 12, 2023 阅读大约需 4 分钟
当 GPT 与 FHIR 碰撞出火花:利用Open API 的规范力量

FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换,彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法,因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而,与 FHIR API 交互仍然具有挑战性,尤其是在使用自然语言查询数据时。

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实时人工智能/机器学习计算的挑战

我们将从我们在 InterSystems 数据科学实践中遇到的示例开始讲起:

  • “高负载”客户门户与在线推荐系统相集成。 计划是在整个零售网络层面重新配置促销活动(我们将假设使用“细分策略”矩阵而非“平面”促销活动母版)。 推荐机制会有哪些变化? 推荐机制内的数据馈送和数据更新会有哪些变化(输入数据量增加了 25000 倍)? 推荐规则生成设置会有哪些变化(生成规则的总量和“分类”呈千倍增加,因此需要将推荐规则筛选阈值缩小千倍)?
  • 设备健康监控系统使用“手动”方式馈送数据样本。 现在,它将连接到每秒可传输数千个过程参数读数的 SCADA 系统。 监控系统会有哪些变化(它能否应对以秒为单位的设备健康监控)? 当输入数据接收到包含数百列最近在 SCADA 系统中实现的数据传感器读数的新块时,会发生什么(是否有必要关闭监控系统以将新的传感器数据整合到分析当中,以及要关闭多久)?
  • 复杂的人工智能/机器学习机制(推荐、监控、预测)依赖于彼此的结果。 要调整这些人工智能/机器学习机制的功能以适应输入数据的变化,每月需要多少人工工时? 人工智能/机器学习机制在支持制定业务决策方面的总体“延迟”是多少(支持信息的刷新频率对比新输入数据的馈送频率)?
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· 七月 4, 2023 阅读大约需 11 分钟
小实验--生成式AI和 FHIR 结合

这是个实验项目,使用OpenAI API与FHIR资源和Python相结合来回答医疗行业的用户提问。

项目想法

生成式人工智能,如OpenAI上提供的LLM模型, 已被证明在理解和回答高层次问题方面具有显著能力。他们使用大量的数据来训练他们的模型,因此他们可以回答复杂的问题。

他们甚至可以使用编程语言,根据提示创建代码 --我不得不承认,让我的工作自动化的想法让我感到有些焦虑。但到目前为止,似乎这是人们必须要习惯的事情,不管你喜不喜欢。所以我决定做一些尝试。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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· 三月 23, 2021 阅读大约需 1 分钟
为什么要进行自动化机器学习?

AI届的没有免费午餐(No Free Lunch)理论:如果平均到所有问题的话,所有算法是等价的。换句话说,没有单一的“最优”算法。(详细概念请自行搜索)

所以需要对任何特定数据集/问题测试很多不同算法,没有办法能够提前知道哪种算法是最优的。

因此,自动化机器学习帮助用户用多种自动化的用多种主流算法来进行测试,用户能从中选出最优的结果。

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关键字:IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle

目的

最近,我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格,其中有 231 列生命体征和观察结果,最后一列“ICU”为 1(表示是)或 0(表示否)。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适,质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用,那么,基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试,最简单的方法是什么?

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大型语言模型(例如 OpenAI 的 GPT-4)的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮,这些解决方案可以利用大量非结构化数据,在此之前,人工处理这些数据是不切实际的,甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索(请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程,了解检索增强生成的精彩介绍)、情感分析,甚至完全自主的 AI 代理等!

在本文中,我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互,方法是构建一个简单的数据标记应用程序,该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后,这些关键字可用于搜索和分类数据,以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

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什么是非结构化数据?
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构(例如表和字段)的结构化数据相比,非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要?
根据 IDC(国际数据公司)的报告,预计到 2025 年,全球 80% 的数据将是非结构化的,这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题?
在人工智能领域,生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

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