Программисты — удалённая работа в Москве

Разработка мобильных приложений. Разработка с нуля. Приложение: кроссплатформенное. Устройства для масштабирования: смартфоны, планшеты. Техническое задание на разработку Telegram-бота для анализа фотоплантографических снимков с обучением ИИ и постановкой диагнозов Заказчик: Компания “Feedback Digital“ Исполнитель: Команда разработчиков ИИ Срок выполнения: 14 дней Бюджет: 50 000 рублей 1. Цель проекта Создание Telegram-бота, способного анализировать фотоплантографические снимки стоп, предоставляя пользователям предварительные диагнозы и рекомендации на основе данных. Бот будет обучен на базе предоставленных данных, включая 2000 фотоплантографических снимков и комментарии специалистов. 2. Функциональные возможности Telegram-бота • Импорт изображений: o Пользователи загружают фотоплантографические снимки через Telegram-бота. o Поддерживаемые форматы: JPEG, PNG, TIFF. • Анализ снимков: o ИИ анализирует снимки стоп для выявления аномалий, связанных с плоскостопием, поперечным плоскостопием, вальгусной или варусной деформацией и другими ортопедическими проблемами. o Расчет ключевых показателей стопы, включая арочные структуры и соотношения параметров стопы для выявления деформаций. • Постановка диагноза: o На основе анализа снимков ИИ выставляет предварительный диагноз, например, плоскостопие, вальгусная деформация или другие нарушения. o Диагноз сопровождается пояснениями о степени проблемы и рекомендациями по дальнейшим действиям. • Консультации и рекомендации: o Бот предоставляет советы пользователю на основе полученных данных, например, рекомендации по ортопедической обуви, необходимости обращения к врачу, физиотерапии и другим методам лечения. o Информация о профилактических мерах для поддержания здоровья стоп. 3. Технические требования • Язык разработки: Python с использованием Telegram API и библиотек для обработки изображений (например, OpenCV, TensorFlow/PyTorch). • Модель ИИ: o Обучение модели на базе 2000 фотоплантографических снимков с комментариями специалистов. o Модель должна обеспечивать высокую точность анализа данных (не менее 95%). • Обработка изображений: o Время обработки загруженного снимка не должно превышать 5 секунд. o Поддержка изображений различного качества и разрешений. • Работа в режиме реального времени: o Обеспечение мгновенного анализа снимков и выдачи консультаций пользователю после загрузки изображения. 4. Требования к обучению ИИ • Данные для обучения: o Заказчик предоставляет 2000 фотоплантографических снимков с комментариями специалистов. o ИИ должен обучаться на разнообразных данных, учитывая различные типы деформаций стопы и качество снимков. • Методы обучения: o Использование методов глубокого обучения для распознавания аномалий и анализа структуры стопы. o Валидация модели на отдельной выборке данных для повышения надежности постановки диагноза. 5. Требования к безопасности • Конфиденциальность данных: o Обеспечение безопасной передачи и хранения медицинских изображений. o Анонимизация данных пользователей, чтобы исключить сохранение личной информации. • Соответствие стандартам: o Соответствие стандартам для медицинского программного обеспечения (например, HIPAA) для защиты данных. 6. Сроки и этапы разработки • 1-2 день: o Разработка базовой структуры Telegram-бота (интерфейс, функционал загрузки изображений). • 3-5 день: o Интеграция алгоритмов для обработки фотоплантографических снимков. • 6-8 день: o Обучение ИИ на предоставленных снимках и комментариях. • 9-11 день: o Интеграция функции постановки диагнозов и рекомендаций. • 12-13 день: o Тестирование бота на различных сценариях использования, исправление ошибок. • 14 день: o Финальная отладка, подготовка документации и передача проекта заказчику. 7. Качество и тестирование • Точность анализа: o Тестирование точности анализа на предоставленных данных и реальных кейсах. o Проверка на корректность постановки диагнозов и выдачи рекомендаций. • Производительность: o Время анализа изображений не должно превышать 5 секунд. o Тестирование работы бота на различных мобильных устройствах. 8. Поддержка после завершения проекта • Техническая поддержка: o Техническая поддержка в течение 1 месяца после сдачи проекта (устранение багов и ошибок). • Обновления: o Возможность внесения доработок и улучшений на основании отзывов пользователей и заказчика.