Apple Watch 偵測 心律不整 的成功率高達 97%,關鍵在於 AI

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Apple Watch 是個引領潮流的智慧穿戴式裝置。但你知道 Apple Watch 的心跳偵測功能,在人工智慧的加持下也能夠變身成為即時偵測心律不整,預防心臟病發與中風的風險嗎?加州大學一個研究團隊目前正在針對這個想法進行研究,他們將 AI 深度學習,實際偵測心律不整的成功機率達到 97 %。簡直就是隨身的心電圖。Apple Watch 現在已經坐穩智慧手錶市場的領頭羊,除了好看以外,Apple Watch 還有個實用性不錯的心跳感測功能。雖然整體來說心跳偵測通常用在運動的時候紀錄自己心跳,但這項功能相當受歡迎,甚至引起加州大學研究團隊的興趣。

加州大學正在進行一項研究,利用 Apple Watch 在偵測心跳的部分有不錯的準確性,透過偵測功能進行心律不整的預測。研究人員開發了一個具備 AI 執行特別演算法的心律偵測 App,來訓練人工智慧深度學習。使 AI 能準確的辨識心律不整的狀況:

透過這個 App ,加州大學研究團隊花了一年蒐集了 6,158 名使用者的數據,發現啟用 AI 運算的時候,偵測到心律異常的成功機率是 97%。由於心律不整往往也有機會引發中風等問題,這些類型的心臟病通常有三分之二的比例是可以用便宜的藥物去治療的:
心律不整
▲正常人心跳(右)對照心律出現問題(左)。

心臟病學軟體工程師 Avesh Singh 在部落格中寫道:「我們研究中最有希望的發現,是證明消費級穿戴裝置可用於檢測疾病。未來這時是光明的,有一些研究方向對我們來說特別有趣。」

人工智慧已經在檢測尚未確診的疾病上取得相當大的發展。去年 12 月,Google 的研究團隊訓練 AI 深度學習,以比眼科醫師更高的準確度,檢測出糖尿病引起的視網膜病變。今年 1 月史丹福大學表明了他們的深度學習可從可從皮膚病變的相片中檢測出皮膚癌。顯示現在有越來越多的人工智慧技術將能夠在治療頑疾上有所斬獲:

▲加州大學以模型說明深度學習的方式。

加州大學的研究目前仍需要克服一些問題,像是能在各種使用情境下偵測出有問題的心律,比如說睡眠,還有跑步跟開車。更進一步的目標是希望建立起健全的預警機制,讓使用者能夠從科技產品中得知自己身體拉起警報。甚至能建議使用者如何解決問題。降低死亡風險。

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