HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

شبكات الانتباه المتعددة المهام مع تحول الزمني لقياس العلامات الحيوية دون ملامسة على الجهاز

Xin Liu Josh Fromm Shwetak Patel Daniel McDuff

الملخص

لقد أصبحت الرعاية الصحية عن بُعد ومراقبة الصحة عن بعد ذات أهمية متزايدة خلال جائحة فيروس سارس-كوف-2، ومن المتوقع على نطاق واسع أن يكون لها تأثير دائم على ممارسات الرعاية الصحية. يمكن لهذه الأدوات المساعدة في تقليل خطر تعرض المرضى والعاملين في المجال الطبي للعدوى، وجعل خدمات الرعاية الصحية أكثر قابلية للوصول، والسماح للمزودين برؤية المزيد من المرضى. ومع ذلك، فإن قياس العلامات الحيوية بشكل موضوعي يشكل تحديًا دون التواصل المباشر مع المريض. نقدم نهجًا لقياس العلامات الحيوية القلبية والرئوية بالفيديو وعلى الجهاز (on-device). يستخدم هذا النهج شبكة انتباه متعددة المهام مع تحول زمني تحليلي (MTTS-CAN)، مما يمكّن من قياس القلب والأوعية الدموية والجهاز التنفسي في الوقت الفعلي على المنصات المحمولة. لقد قمنا بتقييم نظامنا على معالج آرم (ARM) وحققنا دقةً رائدة في مجال البحث مع تشغيله بمعدل يتجاوز 150 إطارًا في الثانية، مما يسمح بتطبيقات في الوقت الفعلي. كشفت التجارب النظامية على مجموعات بيانات معيارية كبيرة أن نهجنا يؤدي إلى تخفيضات كبيرة (20٪-50٪) في الخطأ ويتم تعميمه بشكل جيد عبر مختلف مجموعات البيانات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp