Разработка классификатора профессионального контента на основе машинного обучения для онлайн-платформы знаний и практического опыта в области зачатия, беременности и материнства Babyblog.
нейронные сети классификация обработка естественного языка
Цель НИОКР: Разработка классификатора медицинского контента на основе машинного обучения для онлайн-платформы знаний и практического опыта в области зачатия, беременности и материнства Babyblog.

Основные задачи в рамках НИОКР:
1.	Разработать парсеры и нормализаторы данных для формирования набора данных (корпуса текстов) для дальнейшего обучения нейронной сети. 
2.	Сформировать и исследовать набор данных (корпус текстов).
3.	Протестировать и оценить результаты различных подходов в обучении нейронной сети — классификатора.
4.	Обучить нейронную сеть на всем корпусе полученных данных
5.	Создать внешнее API для для связывания классификатора с основным программным обеспечением платформы Babyblog.
6.	Провести нагрузочное тестирование классификатора на большом объеме входящих данных и потоках конкурирующих запросов.
7.	Интегрировать классификатор в алгоритмы формирования персональных лент врачей на сайте
8.	Разработать документацию классификатора

Таким образом, в результате НИОКР были определены открытые источники медицинских  данных, создано программное обеспечение парсинга данных для каждого из источников с учетом его специфики, проведена нормализация и объединение данных в единый датасет для обучения. Были проведены исследования исходных данных, протестированы и оценены различные подходы в кластеризации. Создано ПО для обучения нейронной сети-классификатора. Было создано внешнее API для работы с классификатором, а также проведено нагрузочное тестирование. Классификатор был интегрирован в персональные ленты вопросов врачей сайта  babyblog.ru. Для классификатора была разработана документация.

В ходе выполнения НИОКР командой проекта получены следующие результаты:
1.	Определены источники открытых данных с медицинскими вопросами, пригодные для построения классификатора.
2.	Разработано ПО парсинга данных трех различных тематических источников
3.	Сформирован корпус текстов для обучения
4.	Проведен анализ собранных и размеченных текстов
5.	Произведено сравнение и оценка качества моделей нейросетей-трансформеров   LaBSE  и SBERT применительно к подготовленному корпусу текстов с помощью универсального алгоритма восстановления данных в виде многообразий и уменьшения размерности – UMAP
6.	По результатам сравнения было определено, что модель LaBSE является наиболее подходящим кандидатом для решения поставленной задачи, так как данный трансформер даже на небольшом корпусе данных уже продемонстрировал способность корректно представлять (и как следствие, есть возможность группировать и отделять представления) входящие в его состав тексты
7.	Принято решение о выборе базовой модели LaBSE и ее дообучении на втором этапе НИОКР
8.	Была проведена оценка качества классификации выбранной модели 
9.	Был создан алгоритм обучения нейронной сети
10. Было проведено обучение нейронной сети на всем корпусе данных.
11. Достигнута точность классификации в 82,9%
12. Было создано API классификатора.
13. Нагрузочное тестирование API показало скорость работы в 5 запросов в секунду на пиковых конкурентных запросах при возможности классификации до 500000 документов в сутки.
14. После интеграции классифкатора в проект babyblog.ru были достигнуты следующие показатели:
●	Повышение видимости для медицинских специалистов контента, требующего внимания в среднем на 370%. 
●	Среднее время публикации комментария врача на контент, требующий внимания сократилось более, чем в 6 раз.
Организация классификации входящих онлайн обращений пациентов в медицинских организациях
Организация внутренних медицинских информационных систем
Образовательные и исследовательские организации — для быстрой и эффективной обработки большого количества медицинских текстов
Организация систем рекомендаций для пациентов, которые ищут информацию о своем состоянии здоровья в Интернете
Дмитрий
Игнатов
Игоревич
Научный руководитель проекта
Кандидат технических наук
Доцент
D-9558-2014
56926915100
3622-5421
https://www.hse.ru/staff/dima
РОССИЯ
Сергей
Шендеров
Леонидович
Генеральный директор
РОССИЯ
20.53.19
Средства обработки и поиска информации
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Дмитрий
Игнатов
Игоревич
РОССИЯ
Дмитрий
Люткин
Алексеевич
РОССИЯ
Дмитрий
Жуков
Владимирович
РОССИЯ
Дмитрий
Трофимов
Владимирович
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "БЭБИБЛОГ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "БЭБИБЛОГ"
1207700418188
СЕРГЕЙ
ШЕНДЕРОВ
ЛЕОНИДОВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью