Сумки для ноубуков, портфели для ноутбуков, кейсы для ноутбуков

Сумки для ноутбуков в Москве


Сумки для ночбуков, портфели для ноутбуков, кейсы для ноутдуков
(495) 788-15-29
многоканальный
Сумки для ночбуков, портфели для ноутбуков, кейсы для ноутдуков
Портком: сумки, кейсы, чехлы, ноутбуки Acer, Asus
Принять участие
Сумки для ночбуков, портфели для ноутбуков, кейсы для ноутдуков
on-line консультации специалиста ICQ: 
ICQ476557723  ICQ219699238









Оперативная доставка по всей России



Главная :: Все новости :: ИИ идентифицирует «невидимое» состояние сердца LQTS

ИИ идентифицирует «невидимое» состояние сердца LQTS

Теперь он способен распознавать опасные для жизни условия, когда традиционные диагностические инструменты не могут. ИИ играет все более важную роль в медицинской помощи, от выявления диабета и медицинских осмотров, к тому, чтобы полностью заменить врачей. AliveCor, компания, стоящая за KardiaBand, использовала компьютерное обучение для выявления пациентов с синдромом Long QT (LQTS), которое часто остается незамеченным.

LQTS означает, что сердце занимает больше времени, чем обычно, чтобы зарядиться, и может привести к затемнениям, судорогам, трепетанию и даже смерти. Интервал QT — это мера времени между началом волны Q и окончанием волны T в электрическом цикле сердца — по существу, длительностью времени, которое требуется сердцу для перезарядки между ударами. Но это очень сложно диагностировать. Это относительно редкое заболевание, поражающее одного из каждых 2000 человек и обычно наследственное или инициированное наркотиками с потенциалом удлинения QT, таким как антибиотики и антидепрессанты. До 50 процентов пациентов с генетически подтвержденными LQTS показывают нормальный интервал QT на их электрокардиограмме (ЭКГ).

Данные показывают специфичность 81%, чувствительность 73% и общую точность 79%. Однако AliveCor представила исследования, свидетельствующие о том, что глубокая нейронная сеть ИИ может успешно идентифицировать пациентов LQTS независимо от их нормального чтения ЭКГ. Результаты были получены таким образом, что KardiaMobile от AliveCor и KardiaBand также могут быть полезны при обнаружении скрытого состояния.

Аккерман сказал «потрясающе», что технология может идентифицировать случай LQTS между двумя пациентами с идентичными QT-интервалами. Старший автор исследования Майкл Дж. Генеральный директор AliveCor Вик Гундотра отметил, что «не может быть лучшей иллюстрации важности ИИ для медицинской науки, чем использовать его, чтобы обнаружить то, что иначе невидимо».

Теперь он способен распознавать опасные для жизни условия, когда традиционные диагностические инструменты не могут. ИИ играет все более важную роль в медицинской помощи, от выявления диабета и медицинских осмотров, к тому, чтобы полностью заменить врачей. AliveCor, компания, стоящая за KardiaBand, использовала компьютерное обучение для выявления пациентов с синдромом Long QT (LQTS), которое часто остается незамеченным.

Данные показывают специфичность 81%, чувствительность 73% и общую точность 79%. Однако AliveCor представила исследования, свидетельствующие о том, что глубокая нейронная сеть ИИ может успешно идентифицировать пациентов LQTS независимо от их нормального чтения ЭКГ. Результаты были получены таким образом, что KardiaMobile от AliveCor и KardiaBand также могут быть полезны при обнаружении скрытого состояния.

LQTS означает, что сердце занимает больше времени, чем обычно, чтобы зарядиться, и может привести к затемнениям, судорогам, трепетанию и даже смерти. Интервал QT — это мера времени между началом волны Q и окончанием волны T в электрическом цикле сердца — по существу, длительностью времени, которое требуется сердцу для перезарядки между ударами. Но это очень сложно диагностировать. Это относительно редкое заболевание, поражающее одного из каждых 2000 человек и обычно наследственное или инициированное наркотиками с потенциалом удлинения QT, таким как антибиотики и антидепрессанты. До 50 процентов пациентов с генетически подтвержденными LQTS показывают нормальный интервал QT на их электрокардиограмме (ЭКГ).

Аккерман сказал «потрясающе», что технология может идентифицировать случай LQTS между двумя пациентами с идентичными QT-интервалами. Старший автор исследования Майкл Дж. Генеральный директор AliveCor Вик Гундотра отметил, что «не может быть лучшей иллюстрации важности ИИ для медицинской науки, чем использовать его, чтобы обнаружить то, что иначе невидимо».

Дата публикации: 11.05.2018



Ещё новости


  09.05.2023  Motorola Envision TV: смарт-телевизоры на Android по цене от $122

В неё вошли тримодели с различной диагональю и разрешением дисплея, при этом младшая обойдётся покупателю в сумму, сравнимую с приобретением бюджетного смартфона. Бренд Motorola представил новую серию...

  23.04.2023  Игрок создал реалистичный Вайтран из Skyrim на Unreal Engine 5 [ВИДЕО]

На этот раз блогер Leo Torres показал знаковую локацию из The Elder Scrolls V: Skyrim на новом инструментарии. Геймеры по всему миру продолжают экспериментировать с мощностями движка Unreal Engine 5. ...

  09.05.2023  15 классных кроссовок и другой обуви с AliExpress. Например, кеды Xiaomi на любой вкус

Кроме кед от Xiaomi и других брендов, особенно интересны стельки из пены и других материалов, а ещё уникальные шнурки. На AliExpress более чем достаточно самых разных кроссовок, другой обуви на лето, ...

  09.05.2023  Motorola научилась делать камерофоны. Edge 40 Pro снимает на уровне Galaxy S22 Ultra и Huawei P40 Pro

Специалисты DxOMark оценили камеру нового флагмана Edge 40 Pro на 130 баллов.  Похоже, компания Motorola научилась наделять свои смартфоны неплохими камерам. Это лишь 32 место в общем зачёте, а сам см...



Все новости
ПортКом: Сумки и всевозможные аксессуары для портативной техники