人工智慧如何改善健康穿戴設備

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人工智能如何改善健康穿戴設備

在過去的幾年中,“健康穿戴設備”常常是計數器計步器的代名詞。最近,有了諸如心率、卡路里燃燒、血氧水平和睡眠監測等先進特性已經開始出現在更實惠的消費設備中。但隨著AI的新發展,穿戴者在追蹤整體健康方面做得更多,並時刻提醒著你那些改變。

例如:通過測量皮膚電導,一個新的腕部磨損傳感器可檢測佩戴者何時會癲癇發作並尋求幫助。這是美國監管機構批准的第一項神經消費技術。

在消費技術領域之外,今天的醫療穿戴用品也開始在做一些令人驚奇的事情。“他們可以獲得高分辨率的ECG測量(包括心率和詳細的心電圖形態)、呼吸功能、胸部阻抗、皮膚溫度、電流皮膚響應和三軸加速度,所有這些都使用一個小的、易佩戴的裝置,”IEEE會士及渥太華大學電氣工程和計算機科學教授Shervin Shirmohammadi表示。

這些見解對醫學專業人士是非常有用的。我們經常把穿戴式心率數據與運動聯繫起來,但研究表明它也可以用來追蹤雙相情感障礙和精神分裂症的嚴重程度。穿戴式醫療設備可以擴大醫生對數據的訪問範圍,遠遠超出他們在患者訪問過程中所能得到的信息,使他們能夠更好的做出診斷和建議。

雖然這些數據點對醫生都有用,但“與人工智能相結合,這些測量將允許自動檢測許多問題和疾病,提高個人醫療保健的質量,”Shirmohammadi說。

這一級別的個人數據確實引起了一些關注,其中第一個是隱私。

IEEE有一個專注於這個問題的Industry Connections計劃。它致力於提供一種保護我們的隱私和被遺忘的權利的方式來識別我們自己的潛力。與技術專家、學術界和行業高管合作,該項目建立了促進數字包容、信任、個人數據代理和安全的框架。

另一個問題是這些設備的準確性,以及它們使用非結構化數據學習的能力。“醫療保健是AI的一個很難的領域,因為數據完整性和不同的信息技術系統使用的水平很低”Kevin Curran說。雖然大部分機器學習都是用精明的數據集來完成的,但是擴大學習者從粗糙數據中學習的能力是許多研究者關注的焦點。


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