губо един месец си играя с Python - tensorflow.keras.models ... демек - Чайник

Embedded AIoT ... едномерни масиви ... да речем сензори ... бррр - Умен Клима Дом
амииии "чайника" трябва да има:
- 3 више образования по Статистика
- 1 више за Питон
и едно Мастър више за C/C++ да го набута кода в некво MCU

един по по най компутър за експерименти или платен tensorflow облак
и експерименти, експерименти, експерименти, експерименти....
и набуташ ли "рандом" данни и си е.а мамата

Заключение:
След около 5 годишно ( хоби ) изучаване и изследване на Епилепсия ( в частен случай )
и след месец масиран паралелен анализ с chatGPT, GROK, DeepSeek и QWEN
( макар, че AI не са лекари )

се оказва, че:
Невролозите повече вредят на пациентите от колкото лекуват !!!
Нещо подобно като с корпоративните лентяи в електрониката ( и изобщо )
Край на Проекта.

Вече мога да си представя развитието на AI след няколко години
много народ ще реве на умряло...

Т.е. успя да предскажеш епилепсията вкарвайки данни в ИИ модел?

не ... много са рандом данните и преди 5 години си нямах на представа какви точно данни да събирам
сега знам, но нови 5 години са много
( липсват ми биометрични данни които вероятно биха имали по-голяма корелация с интервалите)
Приблизително нещо става и дава резултати, но нямам ново събитие за преценка на моделите

По принцип разбрах (почти) "механиката" на проблема.
Всички хапчета запушват неврона с излишен Глутамат (невротрансмитер за активни действия)
( няма други измислени медикаменти )
и идва един момент и Пук ... и пак отначало

ГРОК

последната дискусия е толкова дълга че мисли минути преди да отговори

Списък на мобилни ЕЕГ у-ва

https://chatgpt.com/c/67c721cd-4c50-800 ... 13faf5eb6b

За малко над $1000 има прилични 8 канални у-ва с акселерометър и възможност на запис в продължение на 8 часа, напр. Emotiv и OpenBCI.

https://www.emotiv.com/products/epoc?sr ... 59l5OPK746
https://shop.openbci.com/products/cyton ... eq=uniform

Грешката върху данните с които си тренирал мрежата може много лесно да се сведе до 0, когато броя на епохите и сложността на мрежата са достатъчни за да репликират данните. При 3000 епохи и 4% ти трябва по-голяма мрежа или повече данни.

Обаче тази грешка от 0% няма да е реална. По-скоро ще е показател за това колко добре мрежата е "запомнила" данните с които е била тренирана. А при решаването на проблеми като предсказване този показател е малко безмислен. Затова делиш данните 80/20 и тренираш с по-голямата част, а валидираш с по-малката. Така става много по-трудно да се свали грешката, но показателя става далеч по-смислен.

Като цяло тренирането на моделът е търсенето на баланс между напасването към данните използвани за тренировка и способността на модела да генерализира върху данни, които още не е виждал. И когато в първите няма качествен сигнал, валидирането няма как да е успешно. Твоят случай е такъв. Затова трябва и ЕЕГ-то и може би още доста открити и неоткрити биометрични данни.

ЕЕГ-то не ми върши работа щото дава моментно състояние на мозъка

Това с овърфитинга е ясно, обаче имахме спор с тенекето(AI) че в случая може и да е полезен
просто липсва ново събитие за анализ ... нови събития ... а те се случват от 7 дни до 3 месеца
( 35 дни изминаха от последния припадък )

Общо взето са много малко данните за "качество" на модела
( 43 интервала събирани около 4 години )

дори и с овърфитинг ("научаване наизуст") ще каже: абе след около 42 дни има опасен участък
Проблема не са самите припадъци. Проблема е че пада и ще си чупи тиквата

ся "споря" с едно тенеке ...
опитваме се да разберем защо "събития" се случват само когато след като организма се насити с медикаменти
абеее - е.ана работа....

Казах му че съм инджинер и ми вкарва "лафове" (единия шот)

Правиш еърбег. Ако детектира ЕЕГ сигнал с признаци на пристъп - разпъва надуваеми възглавници на главата да не я удари.
Ако ти се занимава има един вид пулс оксиметри които се лепят на челото и мерят на 2 дълбочини каква е сатурацията на кръвта в периферията на мозъка. Използват се в кардиохирургията когато се спира сърцето и пациента се вързва на външно кръвообращение докато режат и мажат по сърцето. Ако намериш такива сензори и към тях лепнеш 2-3 електрода на челото (стигат за детекция на пристъп) може да търсиш зависимост между пулс, оксидация, сатурация и мозъчна активност - алфа, бета вълни, отношение и т.н. Данни точно преди припадъка за да го предскажеш. Ако имаш 1-2-3 секунди преднина ти е повече от достатъчно в твоя случай.
Предполагам, че мозъците дето се занимават с тая наука по света отдавна са го пробвали, но не пречи да поровиш. Пък и да поекспериментираш.

мислих го с "часовник" ... акселометъра лесно ще хване припадък
и да върна прозорец с масив назад биометричните данни за анализи
ама ме мързи да пиша APP то и чакане с години иска

ЕЕГ казва: ахааааа нещо стана и толкова
и сложна електроника за постоянно носене не става


досега са пробвали AI само с ЕЕГ ... С хвърляне на боб - не


по принцип толкова - и само аирбаг

аз търсех - Кога е следващия лош ден

Може би подходът е непълен. Само на базата на дни може и да няма зависимост, но човек не живее абсолютно еднакво всеки ден - някои дни яде и пие повече, други дни спи, спортува, ходи по жени/мъже, работи, и т.н.
Аз не съм медицински специалист, но мисля че е разумно да се допусне, че фия фактори също оказват влияние и ако е прецизна прогноза, трябва да бъдат взети предвид.
Иначе става малко като със зодиите - всички родени на една и съща дата според астролозите трябва да имат едни и същи особености...

всъщност в интервалите има шаблон който вероятно невронната мрежа го лови.
преди 5 години наистина не знаех какво точно да записвам като данни.
Статистически гледах само шаблона и знаехме как се развиват нещата и кога са опасните зони

Но сега да си начеша крастата с невронна мрежа излезе доста нова информация
Дори добавих климатични данни (налягане) но са с много слаба корелация
( интересното беше че 60% от припадъците са се случили когато е имало дъжд )
Като биометрика добавих само теглото щото то беше лесно да го върнем назад
Килограмите дават корелация с интервалите макар че може да не е причинно-следствена връзка
вероятно промени доза медикамент към телесно тегло...

Но без друга биометрика ( температура, пулс ... прозорец данни преди припадък )
много трудно ще дава точни резултати...

Но поне научих доста за невронните мрежи ... и биохимични ала-бализми
Дори в момента с едно тенеке ( грог ) заформихме една много вероятна хипотеза

В много случаи корелацията е подвеждаща. Всъщност имаше една статия ама не помня на кой университет, по отношение на корелацията и данните които се корелират. Бяха установили, че се наблюдава тендеция да се подават данни за които с епредполага, че корелират без да има никаква причинно следствена връзка, което води като цяло в задънени улици. Отдавна съм го чел, но общо взето смисъла е все едно ти корелираш теглото, след това почваш да колерираш приема на клаории и т.н. и закопаваш в посока в която няма причинно -следствена връзка но има група данни които корелират, и помежду си може да имат причинно следствена връзки.

Аз си представям човешкото тяло като една система, в която е напълно възможно да съществува едно трейс съобщение - “внимание, удряме камбаната”. Невронните мрежи ти позволяват да го търсиш. Не е наложително да е в EEG, може да е в EMG (един кратък мускулен импулс на кутрето, малко преди да удари камбаната). Или пък лека корекция в отвора на зеницата.

От тази гледна точка си е точно търсене на причинно-следствена връзка и тъй като приемаме, че изграждането на хипотези е улесняващо, но не задължително условие за успешното търсене на такава, невронните мрежи дават шанс на хоби ентусиастите в дадена сфера да допринесат смислено.

Нещо като лотарията. Шансът да уцелиш шестица не е голям, но възнаграждението ако успееш е значително и съответно хората търсят.

Има едни въздушни възглавници под формата на жилетка или навратник за мотоциклетисти и велосипедисти които работят със закъснение под 100 мс, което трябва да е на границата ма необходимото за предотвратяване ма удар в глават при пълна загуба на тонус на мускулатурата. Може би EMG-то не е толкова налудничава идея.

Нашата педиатърка казва, че мозъците в медицинската област са много малко спрямо проблемите по които трябва да се работи и съответно паричните потоци често им отвеждат вниманието в определени сфери с голяма потенциална възвращаемост, оставяйки много бутикови проблеми със сравнително лесно решение нерешени.

Според нея, много деца с фобия към инжекциите остава неимунизирани поради тази причина. Също така много деца биват напълно седирани при ЯМР изследвания с всевъзможните му асоциирани рискове. При все че и двата проблема множат да бъдат адресирани но продуктите са нерентабилни и съответно никой не се занимава сериозно. Предполагам при епилепсията е по-различно, но може би определени видове епилепсия имат достатъчно ранни сигнали за активиране на защита посредством ейрбаг просто случаите са относително малко и съответно дори да има тривиално решение няма кой да се занимава с него