В Стэнфордском университете была разработана SleepFM, передовая ИИ-модель, способная оценить риски свыше 130 заболеваний, включая серьёзные патологии, такие как болезнь Паркинсона и инфаркт миокарда. Проект основывается на переосмыслении полисомнографии, традиционного метода диагностики, при котором пациенту подключают множество датчиков. Однако, в отличие от устаревших подходов, команда Стэнфорда использовала масштабный набор данных, состоящий из 585 тысяч часов сна более 65 тысяч пациентов, и внедрила самосупервизированное обучение. Модель работает с несколькими типами сигналов и восстанавливает недостающие данные, что позволяет ей обнаруживать глубокие взаимосвязи в организме. SleepFM показывает впечатляющие результаты: точность диагностики болезни Паркинсона достигает 89%, деменции — 85%, а риск сердечного приступа — 81%. Эта модель может изменить подход к ранней диагностике, сделав его доступным в носимых устройствах и домашних трекерах.
0
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Вам также может быть интересно
Анонимная наркологическая помощь: как сохранить репутацию и получить лечение Когда речь заходит о
Мир коллекционирования переживает значительные трансформации. Если раньше собирательство марок или монет воспринималось исключительно как
Компания Ugreen анонсировала новую модель портативного аккумулятора MagFlow 2-в-1, сертифицированного по стандарту MagSafe. Этот
При выборе игрового процессора необходимо находить баланс между ценой и производительностью, чтобы максимально использовать
Наш сервис предоставляет возможность переписывать новости, сохраняя при этом все важные факты. Мы изменяем
Самоподписанные сертификаты часто используются для тестирования и разработки, так как они позволяют пользователю создавать