iMedBot：一个用于健康相关预测与深度学习的基于网络的智能代理
机器学习
2022-10-13 v1 神经与进化计算
摘要
背景：乳腺癌是一种多因素疾病，遗传与环境因素会影响其发病概率。乳腺癌转移是美国癌症协会（ACS）报告的乳腺癌相关死亡的主要原因之一。方法：iMedBot 是我们使用 python Flask 网络框架开发并部署在 Amazon Web Services 上的网络应用。它包含前端与后端。后端由我们使用 python Keras 与 scikit-learn 包开发的 python 程序支持，可用于学习深度前馈神经网络（DFNN）模型。结果：iMedBot 可提供两项主要服务：1. 可基于用户提供的一组临床信息预测 5 年、10 年或 15 年乳腺癌转移。该预测通过使用一组预训练的 DFNN 模型完成；2. 可使用用户提供的数据集为用户训练 DFNN 模型。所训练模型将使用 AUC 评估，并提供 AUC 值与 AUC ROC 曲线。结论：iMedBot 网络应用为用户-代理交互进行个性化预测与模型训练提供了友好界面。这是将深度学习研究成果转化为在线工具的初步尝试，可能激发该方向的进一步研究兴趣。关键词：深度学习，乳腺癌，网络应用，模型训练。
引用
@article{arxiv.2210.05671,
title = {iMedBot: A Web-based Intelligent Agent for Healthcare Related Prediction and Deep Learning},
author = {Chuhan Xu and Xia Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.05671},
year = {2022}
}