Entender o problema de negócios
Para obter valor de um modelo de machine learning, você precisará implantá-lo. Toda vez que você implanta um modelo, pode gerar previsões sempre que necessário para fornecer insights.
Na Proseware, start-up do setor de saúde, você tem colaborado com o desenvolvimento de um aplicativo Web que ajudará os profissionais a diagnosticar com mais rapidez doenças nos pacientes. Quando um profissional da saúde insere os dados médicos do paciente, o aplicativo fornece informações sobre a probabilidade desse paciente ter uma doença.
O primeiro caso de uso é ajudar os profissionais da saúde a diagnosticar a diabetes com mais rapidez. Depois de pesquisar dados médicos, a equipe de ciência de dados treinou um modelo para diagnosticar se o paciente é propenso a desenvolver diabetes. O modelo é preciso o suficiente para implementação. Agora, o desafio é usar o modelo no aplicativo Web para gerar previsões.
Como o modelo e o aplicativo são projetados para ajudar o profissional de saúde quando necessário, você não deve usar o modelo em todos os pacientes. Em vez disso, você deve oferecer ao profissional a possibilidade de inserir dados do paciente no aplicativo Web sempre que houver razão para acreditar que o paciente pode ter diabetes. Para evitar testes caros e desnecessários, as previsões do modelo sobre a probabilidade de um paciente ter diabetes servirão como um primeiro filtro para decidir quem deve ou não ser testado.
No futuro, mais modelos de machine learning para ajudar no diagnóstico de doenças serão adicionados ao aplicativo Web. Tudo para ajudar o profissional da saúde a tomar mais decisões baseadas em dados sobre quais testes devem ser executados para validar se um paciente tem uma doença.
A finalidade do primeiro projeto é garantir que um profissional da saúde possa inserir dados médicos sobre um indivíduo no aplicativo e obter uma previsão direta sobre a probabilidade desse paciente ter diabetes. Ao receber uma previsão direta, o profissional pode usar o aplicativo Web durante uma consulta com o paciente para chegar rapidamente a uma decisão sobre as próximas etapas.
Em outras palavras, você precisa implantar o modelo em um ponto de extremidade em tempo real. O aplicativo Web deve conseguir enviar os dados do paciente ao ponto de extremidade e obter uma previsão como resposta. Em seguida, a previsão deve ser visualizada no aplicativo Web para ajudar o profissional da saúde.
Para implantar um modelo, você deverá:
- Registre o modelo.
- Implantar o modelo.
- Testar o modelo implantado.