Bei der Entwicklung unserer FastAPI-Routen verwenden wir die asynchron Methode. Dadurch kann FastAPI viele Routen gleichzeitig erstellen.
Um unsere erste Route zu erstellen, verwenden wir die asynchrone def index()-Methode, die auf dem Localhost-Port ausgeführt wird 8091.
6.5 Hinzufügen einer Route zum Erstellen von Vorhersagen
Nachdem wir nun unsere Route definiert haben, konzentrieren wir uns auf die eigentliche Vorhersagelogik. Zuerst müssen wir die Struktur der Eingabedaten festlegen, die unsere API erwartet.
Die Route bestimmt die ethnische Zugehörigkeit einer Individual anhand von Benutzereingaben und verwendet eine API zum Senden von Daten und zum Erstellen einer Vorhersageroute. Der predict()Methode wird für ein Ergebnis einbezogen.
Das Ausgabeergebnis wird unten angezeigt.
Die Route, die für eine Vorhersage verwendet werden soll:
7.1 Was ist Docker?
Docker ist eine Open-Supply-Plattform, mit der Sie die Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen mithilfe der Containerisierung automatisieren können. Es bietet eine schlanke und transportable Umgebung, die alle zum Ausführen einer Anwendung erforderlichen Abhängigkeiten und Konfigurationen kapselt und so die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen in verschiedenen Umgebungen erleichtert.
7.2 Docker-Setup und -Set up
Bevor wir mit der Dockerisierung unserer FastAPI-Anwendung fortfahren, stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem Laptop installiert ist. Besuchen Sie die offizielle Docker-Web site (https://www.docker.com) und befolgen Sie die Anweisungen zum Herunterladen und Installieren von Docker für Ihr spezifisches Betriebssystem.
7.3 Die Docker-Datei
Um unsere FastAPI-Anwendung zu containerisieren, müssen wir eine Docker-Datei erstellen. Die Docker-Datei enthält Anweisungen zum Erstellen eines Docker-Photos, einem portablen Snapshot unserer Anwendung und ihrer Abhängigkeiten. Hier ist die Docker-Datei für unsere FastAPI-Anwendung:
7.4 Erstellen Sie das Picture
Nachfolgend finden Sie die Anweisungen für das Docker-Picture:
7.5 Starten Sie den Container
Führen Sie einen Container basierend auf Ihrem Picture aus:
7.6 Interaktive API-Dokumente
FastAPI bietet eine interaktive API-Dokumentation namens Swagger UI. Mit Docker können wir über die angegebene URL auf die API-Dokumentation zugreifen. Sie können mit der API interagieren, den Sepsis-Vorhersage-Endpunkt testen und die detaillierte Dokumentation der verfügbaren Routen anzeigen.
Durch die Einbettung eines maschinellen Lernmodells zur Sepsis-Vorhersage in eine Webanwendung mit FastAPI können medizinische Fachkräfte auf zeitnahe und genaue Erkenntnisse zugreifen, um Risikopatienten zu identifizieren und geeignete Interventionen durchzuführen. Die Effizienz und Flexibilität von FastAPI machen es zu einer hervorragenden Wahl für die Erstellung robuster und skalierbarer Anwendungen, die die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen.
In diesem Artikel haben wir die wesentlichen Schritte zur nahtlosen Integration eines Sepsis-Vorhersagemodells in eine Webanwendung behandelt. Von der Vorbereitung des Modells für maschinelles Lernen über die Einrichtung der FastAPI-Anwendung bis hin zur Erstellung von API-Endpunkten, dem Laden des Modells und der Bereitstellung von Vorhersagen trägt jeder Schritt zur erfolgreichen Integration von Funktionen für maschinelles Lernen in Gesundheitsanwendungen bei.
Denken Sie daran, dass die Auswirkungen der Sepsis-Vorhersage weit über den Rahmen dieses Artikels hinausgehen. Wenn Sie sich weiter mit diesem Thema befassen, sollten Sie darüber nachdenken, zusätzliche Funktionen wie Echtzeit-Datenstreaming, Patientenüberwachung oder die Integration mit elektronischen Gesundheitsaktensystemen zu integrieren, um eine umfassendere Lösung zu erhalten.
Mit den in diesem Leitfaden gewonnenen Erkenntnissen können Sie medizinischem Fachpersonal ein leistungsstarkes Software zur Sepsis-Erkennung an die Hand geben, das möglicherweise Leben rettet und die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessert. Nutzen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und von FastAPI, um die Gesundheitspraxis zu revolutionieren und einen bedeutenden Einfluss auf den Bereich der Patientenversorgung zu nehmen.
