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AI預(yù)測(cè)嬰兒發(fā)育障礙:早發(fā)現(xiàn)早治療

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2018-07-19   瀏覽次數(shù):1077
核心提示:據(jù)國(guó)外媒體Venturebeat報(bào)道,研究人員開發(fā)了人工智能(AI)技術(shù)來預(yù)測(cè)嬰兒的發(fā)育障礙。

(原題目:Researchers develop AI that predicts developmental disabilities in infants)


研究人員利用AI預(yù)測(cè)嬰兒發(fā)育障礙:早發(fā)現(xiàn)早治療


網(wǎng)易科技訊 7月12日新聞,據(jù)國(guó)外媒體Venturebeat報(bào)導(dǎo),研討人員開辟了人工智能(AI)技巧來猜測(cè)嬰兒的發(fā)育妨礙。


有出身并發(fā)癥的兒童在今后的生涯中更有能夠涌現(xiàn)認(rèn)知和身材上的妨礙。例如,據(jù)《英國(guó)醫(yī)學(xué)雜志》(BMJ)揭橥的2017年研討申報(bào)顯示,早產(chǎn)嬰兒涌現(xiàn)較高的發(fā)育延遲率。研討人員曾經(jīng)證實(shí),手臂和腿的活動(dòng)——自覺的活動(dòng)——可以贊助辨別典范發(fā)育和非典范發(fā)育,但照樣有一個(gè)成績(jī):它們很難在嬰兒期晚期發(fā)明。


來自南加州年夜學(xué)(USC)和馬德里卡洛斯三世年夜學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)著手開辟了一種應(yīng)用可穿著裝備和機(jī)械進(jìn)修算法的處理計(jì)劃。他們的辦法在揭橥于Arxiv.org上的一篇論文(“應(yīng)用可穿著傳感器的平常活動(dòng)數(shù)據(jù)猜測(cè)嬰兒的活動(dòng)發(fā)育狀況”)中有描寫,它對(duì)肢體活動(dòng)形式停止了分類,以便猜測(cè)嬰兒往后能否有能夠涌現(xiàn)神經(jīng)缺點(diǎn)。


研討者們寫道:“研討曾經(jīng)證實(shí),在典范發(fā)育的嬰兒和處于風(fēng)險(xiǎn)的嬰兒(包含存在智力殘疾、脊髓脊膜凸起癥和唐氏綜合癥的嬰兒和早產(chǎn)嬰兒)之間,各項(xiàng)活動(dòng)學(xué)目標(biāo)數(shù)據(jù)是分歧的,好比踢腳頻率和關(guān)節(jié)間和肢體間的調(diào)和性。”


該研討團(tuán)隊(duì)從南加州年夜學(xué)的嬰兒神經(jīng)活動(dòng)掌握試驗(yàn)室供給的數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù),個(gè)中包括了從綁縛在嬰兒腳踝上的加快度計(jì)、陀螺儀和磁力儀搜集的活動(dòng)數(shù)據(jù)。一種算法從原始傳感器數(shù)據(jù)檢測(cè)閣下腿的活動(dòng),并肯定這些活動(dòng)的連續(xù)時(shí)光、均勻加快度、峰值加快度和其他的特點(diǎn)。


研討人員手動(dòng)添加了一些特點(diǎn),好比年紀(jì)、發(fā)育水平評(píng)分和發(fā)育標(biāo)簽(即典范的或許非典范的),然后應(yīng)用很多的二進(jìn)制分類算法構(gòu)建了一個(gè)猜測(cè)模子,終究肯定了三個(gè)最優(yōu)良的組合來最小化任何一個(gè)模子的誤差。


所發(fā)生的算法會(huì)停止運(yùn)算,其猜測(cè)異常接近基線。它基于那些活動(dòng)數(shù)據(jù)來猜測(cè)前六個(gè)月的發(fā)育延遲成績(jī),精確率到達(dá)83.9%;猜測(cè)6到12個(gè)月的成績(jī)的精確率也高達(dá)77%。

 
 
 
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