Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Hoe masjienleer en draagbare gesondheidsorg na 'n volgende vlak sal styg

machine learning

Masjienleer beïnvloed ons lewens byna elke dag, maar baie mense is nog steeds verward oor wat presies is machine learning en waarom die hoepel daar rondom. Om dit eenvoudig te stel, "machine learning is 'n praktyk van data -analise wat analitiese modelbou bou. 'N Leermasjien wat gereeld leer om sy optrede reg te hou en insigte vars te hou, is waar machine learning stelsel. Die data word met elke aksie- en nie-aksievoeding in die leermasjien ingevoer, en dan word die taak geoutomatiseer sonder om voortdurend menslike of handmatige inmenging te vereis.

Die konsep van machine learning het ver terug in 1945 ontstaan ​​toe 'n Amerikaanse wetenskaplike 'n wêreld van masjiene verwag het. Dit was toe net fiksie, maar dit word nou alles na 'n werklikheid. Ons is deeglik bewus van die machine learning toepassings wat vandag in ons lewens speel. Sommige voorbeelde waarmee ons reeds vertroud is, is aanlyn aanbevelingsaanbiedinge soos dié van Netflix en Amazon en selfs bedrogopsporingsalgoritmes in banke. Ander sluit in selfbestuur Google-motor, en kombineer machine learning met taalkundige reëlskepping om te weet wat kliënte oor jou op Twitter sê. Daar is ook Nanotronics, wat optiese mikroskope outomatiseer vir verbeterde inspeksies. Daar is selfs maatskappye soos Rethink Robotics wat dit gebruik om robotte te skep wat vervaardigers kan help om hul produksiesnelhede te verbeter.

Lewe red deur masjienleer

In die meeste van die gesondheidsorg organisasies nou, machine learning saam met ander tegnologieë word geïmplementeer om meer geskikte pasiëntsorg teen 'n bekostigbare koste te lewer. Data word versamel uit baie bronne soos laboratoriumdata, kliniese data, aktuariële data, fisiologiese data en verbruikersdata en word dan geïntegreer in een waarop machine learning tegnieke toegepas word. Geneia is so 'n tegnologie wat die ontbrekende waardes bepaal nadat dit ooreenstem, die gegewensgroeppatrone bekyk en die hoofkomponentontleding uitvoer vir die deurlopende tendense.

Voeg drabare toestelle en draagbare mediese toestelle na die prentjie en die hoeveelheid inligting waartoe jy toegang kry – tesame met direkte toegang tot die pasiënt te eniger tyd – kan lewensreddende situasies lei. Big data saam met machine learning ry a besigheid miljoene werd as dit kom by die gesondheidsorg bedryf. Dit kan gebruik word om siektes of 'n mediese toestand te voorspel voordat die simptome verskyn, die behandeling te optimaliseer en nuwe geneesmiddels vir dodelike siektes te vind.

Menslik aangevul machine learning en drabare toestelle kan voorkombare hospitalisasie wat ons noem 'verre pasiënt intelligensie. ' 'N Draagbare mediese toestel kan vinnig enige veranderinge in die liggaam van die pasiënt opvang. 'N Goeie voorbeeld hiervan is dat u dink dat iemand deur kongestiewe hartversaking is en tuis is. Nou sal die toestel weet of sy gewig, asemhalingstempo of polssuurstofvlak verander het, en die gekoppelde app sal iemand waarsku as sy gesondheid dalk verswak.

Nog 'n gebied waar machine learning help is versorging van epilepsie. Epilepsie word beskou as een van die mees onvoorspelbare en ernstige neurologiese afwykings. Om hierdie siekte te ondersoek, het 'n groep dokters en neuroloë daaraan gewerk om 'n oplossing daarvoor te ontwerp. Hulle het vorendag gekom met myCareCentric Epilepsie wat 'n mobiele toepassing kombineer, Microsoft Band polsband, machine learning, gedeelde sorgrekords en data-analise-instrumente. Die toepassing werk deur al die pasiëntinligting saam te werk in 'n enkele rekord, wat in hulle gehou word databasis. Die inligting word óf deur die pasiënte self gevoer óf die Microsoft Bandpolsband doen dit deur hul slaappatrone te bespeur, beweging, temperatuur, oefening, hartklop en galvaniese velreaksies te meet. Hierdie data kom aan die mediese personeel om hulle in kennis te stel van die pasiënt se gesondheid en as hy in die hospitaal opgeneem moet word, kan epilepsie-spesialiste betyds gereël word.

Masjienleer en IoT word ook gebruik om spraakafwykings te behandel. A drabare versnellingsmeter-toestel is gemaak om die beweging van mense se vokale voue vas te lê. Die data wat verkry word, word vervolgens bestudeer en verwante terapie word aan die pasiënte verskaf. Dit word al hoe belangriker as gevolg van die eersteklas behandeling. Gewoonlik is dit moeilik om die stemversteurings te kenne te gee deur net 20-30 minute te luister, maar hierdie toestel help om die probleem op te los met uitgebreide resultate.

Ons ken die aantal gesondheidsorg verskaffers vir ons verouderende bevolking is te minder, daarom moet daar na nuwe, onkonvensionele maniere gekyk word om dit te balanseer. Ons moet nou daarvan oortuig wees machine learning en drabare toestelle het baie potensiaal in die nabye toekoms. ’n Menslike dokter kan nie na iemand kyk om te sien of hul hartklop onreëlmatig was of wat hul kaliumvlak was nie, maar die masjiene kan in hierdie verband help. Ons sou gou sien machine learning en diep leer stelsels langs dokters tydens hul praktyk.

Kontak ons ​​om uit te vind hoe jy kan implementeer machine learning om data te integreer en dit met draagbare toestelle te gebruik.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: