Sử dụng các cảm biến gây sốc khi phát hiện dấu hiệu của bệnh Alzheimer

Di chuyển mắt và phản ứng đồng tử

Các thiết bị theo dõi mắt có thể đo lường các ống thông gió, theo đuổi hoạt động trơn tru, và các hoạt động của cơ quan sinh học trong các nhiệm vụ nhận thức. Các mô hình học tập được đào tạo trên các thiết bị đo lường này đã cho thấy sự khác biệt giữa các bệnh nhân Alzheimer với độ chính xác cao.

Theo dõi mẫu giấc ngủ

Các bộ cảm biến có thể mang như các vòng hình ảnh hoặc các thiết bị theo dõi giấc ngủ dưới nền tảng thu hút giấc ngủ, phân rã và phát hiện các thuật toán giấc ngủ. Các thuật toán AI có thể phát hiện các mẫu giấc ngủ bất thường liên quan đến sự tích hợp của các tế bào amyloid-beta trong não bộ. Kết hợp dữ liệu giấc ngủ với các luồng cảm biến khác cải thiện các mô hình dự đoán.

Sự giao tiếp và thay đổi hành vi

Sự thiếu hụt xã hội, ít nói chuyện, và thay đổi thói quen hàng ngày là những dấu hiệu sớm nhất. cảm biến trong những ngôi nhà thông minh - cảm biến cảm biến, cảm biến cửa và áp lực máy tính có thể hoạt động theo dõi. AI phân tích sự lệch khỏi đường cơ bản cá nhân, như thời gian dành cho nhà bếp hoặc ít khách, giảm dần khả năng nhận thức. Một nghiên cứu sử dụng cảm biến hồng ngoại thụ động trong nhà đạt đến 90% độ chính xác trong dự đoán của MCI.

Lợi thế kỹ thuật của cảm biến AI-Enhanceed

• Dịch bởi Vũ Hạnh, Mai Linh, Nga, Huy Tô, Huy Tô, Yuki, Ann, Phương
• Mô hình cơ bản và phát hiện bất thường: ) Mô hình AI học cách ứng xử bình thường của mỗi cá nhân, giúp ta có thể phát hiện những thay đổi tinh tế mà có thể thiếu trong việc đánh giá qua giao diện.
• Phát hiện gần đây trước các triệu chứng lâm sàng: ) nhiều nhà phân tích sinh học cảm biến đã xuất hiện nhiều năm trước khi bộ nhớ cổ điển bị mất, cho phép những biện pháp trước đó có thể làm chậm tiến trình phát triển bệnh.
• Việc giám sát và điều trị dịch vụ điện thoại: Bệnh nhân ở nông thôn hoặc khu vực bị hạn chế có thể được giám sát từ xa, mở rộng quyền chăm sóc đặc biệt.
• Sự hợp nhất dữ liệu kiểu Milti-modal: hợp nhất giọng nói, chuyển động, giấc ngủ và dữ liệu xã hội cải thiện tính chính xác tổng thể. Mô hình AI có khả năng tích hợp nhiều luồng cảm biến để tiếp cận một động tác đơn động.

Những thử thách và giới hạn

Mặc dù họ đã hứa, các cảm biến AI-enhanced phải đối mặt với nhiều chướng ngại vật trước khi được nhận nuôi rộng rãi.

Sự riêng tư và an ninh của dữ liệu

Tập hợp dữ liệu mật thiết -- đối thoại, di chuyển, giấc ngủ --rase lo ngại nghiêm trọng. Dữ liệu phải được mã hóa trong giao thông và trong phần còn lại, và xử lý nên được giữ trên tính năng xác thực (máy tính hiện thời) khi có thể. Các khung điều chỉnh như HIPAA ở Mỹ và GDPR ở châu Âu phải áp dụng các yêu cầu nghiêm ngặt, nhưng nhiều nhà sản xuất cảm biến không tuân thủ đầy đủ. Các giao thức thỏa thuận nội bộ là thiết yếu để duy trì sự tin tưởng.

Sự chính xác và tiêu chuẩn hóa của cảm xúc

Không phải mọi cảm biến tiêu dùng đều đáp ứng độ đáng tin cậy lâm sàng. Sự biến đổi trong vị trí, cân chỉnh và điều kiện môi trường có thể gây nhiễu. Không có giao thức chuẩn hoá cho bộ sưu tập dữ liệu và xử lý tiền xử lý, mô hình AI được đào tạo trên một bộ dữ liệu có thể không tổng quát hóa thành các nhóm dân số hoặc thương hiệu cảm biến khác nhau. Trường này cần thiết thiết thiết lập dữ liệu dự phòng và các nghiên cứu hợp lệ trên các nhóm dân số đa dạng.

Hợp nhất trong các công việc lâm sàng

Hệ thống y tế không được thiết lập để xử lý terabyte dữ liệu cảm biến liên tục. Ghi chép sức khỏe điện tử (EHRs) thiếu cơ sở hạ tầng để ăn, cửa hàng hoặc hiển thị dữ liệu thời gian theo một cách có ý nghĩa. Các nhà khoa học bệnh viện cần thiết bảng điều khiển rõ ràng để tóm tắt cảnh báo Al-Dyated mà không cần quá tải chúng. Các công cụ hỗ trợ quyết định phải được thẩm tra để giảm báo động giả, mà có thể làm giảm các đội chăm sóc chăm sóc.

Chi phí và khả năng truy cập

Hệ thống cảm biến chất lượng cao có thể đắt tiền, hạn chế quyền truy cập cho những người thu nhập thấp. trong khi người tiêu dùng mặc có thể trở nên rẻ hơn, các thiết bị cấp độ lâm sàng vẫn còn đắt tiền. giám sát theo dõi theo phương pháp điều chỉnh trí tuệ sẽ cần mô hình bồi thường từ bảo hiểm và chương trình chính phủ. không có quyền truy cập công bằng, phát hiện sức khỏe có thể mở rộng hơn.

Bias và công bằng

Mô hình AI được đào tạo chủ yếu dựa trên người da trắng, nói tiếng Anh, những nhóm trung niên có thể không hoạt động tốt cho các nhóm khác chủng tộc, sắc tộc, hay ngôn ngữ. mô hình phân tích giọng nói, ví dụ, có thể thiên vị với người nói không phải là người nói. các nhà nghiên cứu phải cố ý quá trình đại diện dân số và các thuật toán thử nghiệm trên các nhóm phụ để đảm bảo sự công bằng.

Hướng tương lai

Tiếp tục nghiên cứu nhằm vượt qua những giới hạn hiện tại và chuyển cảm biến AI-nhai-nương công từ phòng nghiên cứu sang thực hành lâm sàng thường xuyên.

Bảng đa phương tiện số

Hệ thống tương lai rất có thể sẽ kết hợp dữ liệu từ nhiều bộ cảm biến khác nhau thành một “một bảng phân tích sinh học kỹ thuật số riêng biệt với bảng mạch máu nhưng xuất phát từ hành vi. Chẳng hạn, một ứng dụng điện thoại thông minh có thể đo lường tiếng nói, gait (máy ảnh) phản ứng (nhắp hình xúc giác) và bộ nhớ (các trò chơi tương tác) bằng tiếng Anh (hay tiếng Anh).

Học lâu và dự đoán về cách làm mẫu