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美国斯坦福大学发现深度学习可准确诊断心律失常:快3彩票下载
2020-12-05 [16185]

美国斯坦福大学的研究者最近开发了深度自学算法,通过分析佩戴监视设备可能产生的心电图数据,临床上有13种不同种类的心律失常,其正确性也达到了心脏病医生。 这一成果将来可用于提高偏远心律失常患者的临床和化疗。 潜在心律失常的患者一般由医生看病,医生当面用心电图仪展开检查。 如果心电图仪没有发现问题,医生有可能让潜在患者使用可佩戴的设备,持续两周监测心率。

设备分解数据的时间长达300多个小时,医生必须分析其中的每秒数据以找出心律失常的征兆。 有害的心率数据和无害的心率数据往往很难区分。 根据斯坦福大学的新闻发布会,该校机器学习小组的负责人、著名的人工智能专家吴恩达发现的是数据问题。 研究者为此根据心电信号的临床开发了不同类型的有心律失常的深度自学算法。

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他们与能佩戴心率监测设备的企业合作,提供了约3.6万人的心电图数据样本,训练了深度神经网络模型。 7个月后,该神经网络模型的临床心律失常精度堪比心脏病医生,往往也波及医生。 研究论文发表在科学文献实印本收录的网上对外开放数据库arXiv上。

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