AI

Nieuw AI-systeem kan aanvallen met een nauwkeurigheid van 99,6% voorspellen tot een uur voordat ze zich voordoen

Nieuw AI-systeem kan aanvallen met een nauwkeurigheid van 99,6% voorspellen tot een uur voordat ze zich voordoen


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Epilepsie is een slopende aandoening die verwoesting veroorzaakt bij degenen die eraan lijden. Gelukkig heeft de technologie een lange weg afgelegd om te helpen met de aandoening door een nachtwacht te creëren om te helpen bij de aanvallen.

GERELATEERD: EPILEPSIE WAARSCHUWING ARMBAND KENMERKEN TECHNOLOGIE OM LIVE TE OPSLAAN

99,6% nauwkeurigheid

Nu is er een nieuwe innovatie die nog meer nauwkeurigheid biedt bij het voorspellen van aanvallen op elk moment van de dag, zoals IEEE Spectrum meldt. Er is een nieuw kunstmatige-intelligentiesysteem gevonden om epileptische aanvallen mee te detecteren 99.6% nauwkeurigheid tot een uur voordat ze optreden.

Het nieuwe systeem, ontwikkeld door Hisham Daoud en Magdy Bayoumi van de Universiteit van Louisiana in Lafayette, combineert EEG-technologie (elektro-encefalogram) en voorspellende modellen. Eerdere versies gebruikten beide technieken, maar in een proces in twee stappen.

Door extractie- en classificatieprocessen samen te brengen in één geautomatiseerd systeem, konden Daoud en Bayoumi eerdere en nauwkeurigere voorspellingen van aanvallen krijgen. Dit is een grote hulp voor epileptische patiënten die in veel gevallen aanvallen met medicijnen kunnen beheersen.

De onderzoekers hebben hun systeem getest 22 patiënten in het Boston Children’s Hospital. Ze vonden een 99.6% nauwkeurigheidstarief met 0.004 valse alarmen per uur.

Getraind op individuele patiënten

Het systeem moet echter voor elke individuele patiënt worden getraind.

"Om deze hoge nauwkeurigheid te bereiken met een vroege voorspellingstijd, moeten we het model op elke patiënt trainen", zei Daoud tegenIEEE Spectrum."Deze opname kan buiten de kliniek worden [gedaan], door middel van in de handel verkrijgbare draagbare EEG-elektroden."

Nu zei Daoud dat zijn team werkt aan een aangepaste computerchip om de algoritmen te verwerken.

"We werken momenteel aan het ontwerp van een efficiënte hardware [apparaat] die dit algoritme implementeert, aangezien veel zaken zoals systeemgrootte, stroomverbruik en latentie geschikt zijn voor praktische toepassing op een comfortabele manier voor de patiënt", voegde hij eraan toe.

Het systeem is beschreven in een studie gepubliceerd inIEEE-transacties op biomedische circuits en systemen.


Bekijk de video: negatieve getallen rekenmachine (Juni- 2022).


Opmerkingen:

  1. Zulkibei

    Well, the article is interesting. Let's write a few ...

  2. Tetaur

    Zeker. Ik ben het eens met alles hierboven verteld. Over dit thema kunnen we communiceren. Hier of in PB.



Schrijf een bericht