разделы:
УЗНАЙ!
ЛЕНТА НОВОСТЕЙ

ДИА МЫ!
О КОМПАНИИ

ВСТУПИ!
ДИАКЛУБ

ВСЕ ДЛЯ ДИАБЕТА!
ДИАМИР

ВСЕ О ДИАБЕТЕ!
СОВЕТЫ

ПОСМОТРИ!
БИБЛИОТЕКА

ПОСЕТИ!
РЕСУРСЫ

НАШИ
ПАРТНЕРЫ

ВЕЙМАРСКАЯ
ИНИЦИАТИВА

НОВОСТИ!
IDF/ВОЗ/EASD

ИНТЕРНЕТ МАГАЗИН 
НИЗКИЕ ЦЕНЫ


Lions


главная >> ДИА МЫ! О КОМПАНИИ
новости регионы достижения календарь  

Статьи

08.02.2018
Нейросеть научилась предсказывать диабет по данным умных часов

Алгоритм, работающий на основе LSTM-нейросети, может предсказывать диабет с точностью 85 процентов, а апноэ — с точностью в 83 процента.

Поддержка Газеты

Pletcher et al. / arXiv 2018

Американский стартап Cardiogram использовал данные о сердцебиении людей, полученные при помощи умных часов, для обучения DeepHeart — программы, предсказывающей наличие различных заболеваний. Алгоритм, работающий на основе LSTM-нейросети, может предсказывать диабет с точностью 85 процентов, а апноэ — с точностью в 83 процента. Препринт статьи доступен на arXiv, а результаты исследования были представлены на конференции по искусственному интеллекту AAAI-2018.

Современные технологии позволяют людям эффективнее следить за здоровьем: например, с помощью брелков, которые сообщают о наличии аллергенов в еде, или татуировок для мониторинга уровня глюкозы в крови (о самых интересных разработках в этой сфере вы можете прочитать в нашем материале). Наиболее часто среди подобных устройств люди используют фитнес-браслеты и умные часы — гаджеты позволяют пользователям следить за активностью, сном и сердцебиением. Полученные данные затем можно использовать в исследованиях, причем не только для составления статистик о здоровье людей, но и для того, чтобы улучшить качество таких устройств: например, для обучения нейросетей, которые в дальнейшем смогут сказать больше о здоровье пользователей.

Разработчики из Cardiogram совместно с исследователями из Калифорнийского университета в Сан-Франциско под руководством Марка Плетчера (Mark Pletcher) использовали для обучения нейросети данные более 50 тысяч человеко-недель, полученные от 14 тысяч участников исследования, пользовавшихся фитнес-приложением для Apple Watch. Участники также предоставили информацию о существующих у них медицинских состояниях: в первую очередь исследователей интересовали диабет, повышенный холестерин, гипертония и сонное апноэ (остановка дыхания). Часть данных была использована для обучения LSTM-нейросети (одна из разновидностей рекуррентных нейросетей, узнать о которых вы можете здесь) без учителя: благодаря этому алгоритм научился распознавать вариации в человеческом сердцебиение, не имея при этом достаточно большого для обучения с учителем количества размеченных данных. 

Данные о различиях в сердцебиении затем были использованы на тестовой, размеченной выборке — и алгоритм смог успешно определить диабет (84,5 процента), повышенный холестерин (74,4 процента), гипертонию (80,8 процента) и сонное апноэ (82,9 процента).

Несмотря на то, что использование DeepHeart показало свою эффективность, авторы отмечают, что в дальнейшем необходимо учитывать большое количество дополнительных переменных: возраст и пол участников, курение, потребление алкоголя и так далее. В целом, считают ученые, такой метод может применяться для предупреждения появления изученных состояний с использованием фитнес-трекеров и умных часов разных производителей.

Еще одно возможное применение данных с фитнес-трекеров — это мониторинг сна с точностью, близкой к лабораторной. Это удалось сделать исследователям, которые в качестве основного показателя активности во время ночного отдыха использовали данные о положении и движениях рук пользователей.

Елизавета Ивтушок.

Источник: https://nplus1.ru/news/2018/02/08/apple-watch-diabetes


гостевая форум доска объявлений
 
НАШИ ДРУЗЬЯ И ПАРТНЕРЫ
ЗДОРОВЬЕ.RU
Диадом.ру - интересная и полезная информация о сахарном диабете
MedLink

   
Заходя по рекламе снизу - Вы помогаете!
 
Поиск по сайту Карта сайта Пишите письма! Сделать стартовой страницей Добавить в Избранное [EN] web канал
Наши проекты:
ДиаМир:
Представление!
Концепция!
Модель Оксфорда!
Исследования DAWN!
ДиаНовости:
Электронная версия!
Кто и Что:
Cправочник!
Экспертиза:
ДиаВсего!
Мониторинг:
 
Поиск по серверу:
Подпишись на новости:
Отписаться от новостей:
 
Сервисы:
посчитать:
Суточный калораж!
Расход калорий!
приготовить:
Наши рецепты!
спросить:
Доктора Войчик
словарик
ДиаТермины
СТАТИСТИКА:
 
:: использование информации :: о ресурсе :: Наверх!
   
Copyright © ЗАО "Арт-Бизнес-Центр" 2000-03. Все права защищены
"Диабет-Новости", "ДиаМир", "ДиаНовости", "Арт-Бизнес-Центр" - зарегистрированные торговые марки