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有无感染新冠肺炎不再需要去医院检测,这活智能手表就能干

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发表时间:2022-03-03 15:54

将有关个人健康的问题与来自智能手表传感器的数据相结合,使用普林斯顿大学的研究开发的新应用程序,可以在几分钟内预测某人是否感染了 新冠肺炎。


这种新型诊断工具源于普林斯顿大学电气和计算机工程教授 Niraj Jha 领导的研究。他的团队正在开发用于新冠检测的人工智能 (AI) 技术,以及对包括抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症、糖尿病和镰状细胞病在内的慢性病的诊断和监测。


NeuTigers公司,根据该机构关于“软件作为医疗设备”的规定,向美国 FDA 申请其 COVIDDeep 产品的许可。该软件将心率、皮肤温度和皮肤电反应的智能手表传感器读数与血压和氧饱和度水平以及有关新冠症状的问卷集成在一起。





该公司在普林斯顿的研究小组长期以来一直专注于采用一种称为深度学习的人工智能,这种人工智能通常是能源密集型的,在手机和手表等低功耗电子设备上运行,而不是集中式云计算中心。


这种被称为边缘人工智能的方法具有帮助保护用户隐私和提高安全性的额外好处。一项关键创新是模拟人类大脑发育的精简神经网络。


这是一个非常通用的框架,智能医疗只是一种应用。与预防性医疗干预类似,机器学习模型可以在网络攻击发生之前发现异常模式并帮助修复软件漏洞。


近年来,该团队探索了边缘人工智能在医疗保健应用中的应用,例如从智能手表和智能手机传感器数据中无创检测糖尿病和精神疾病。


借助边缘人工智能的智能医疗保健正在起飞,因此对于该领域的初创公司来说是一个大好时机。阿德尔与天使投资人有很多联系,因此发展非常迅速。





Jha 实验室的多项专利技术已授权给 NeuTigers,包括糖尿病和心理健康状况的诊断方法,以及物联网系统中的安全漏洞检测方法。


Hassantabar 用来提高模型准确性的一种方法是添加基于真实数据的概率分布获得的合成数据,这是 Jha 的小组首先用于其他应用的一种广泛适用的技术。他使用的另一种方法是基于 Jha 小组开发的增长和修剪神经网络合成范式。


在许多情况下,手动将临床数据输入智能手机应用程序可能是另一种有用的筛查方法,特别是因为智能手机在全球范围内比智能手表更为普遍。另一方面,对于许多用户来说,单独使用智能手表可能更可取,研究人员也在努力调整神经网络模型,使其能够在智能手表更有限的计算能力下发挥作用。


将在手表中嵌入一个疾病模型库,并且将不时通过这些疾病模型运行传感器的信息,这些模型将是个性化的,如果出现问题或异常情况,未来,智能医疗保健的新时代将由边缘 AI 应用程序提供支持,并将重新定义医疗保健服务和消费者福祉。




来源:贤集网
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