Что такое MedMaster?
MedMaster - это компания, которая использует ИИ для прогнозирования и отслеживания состояния здоровья детей с помощью браслета и приложения.
MMband (браслет)
MMband - это удобный браслет для вашего ребенка. MMband не только отслеживает и прогнозирует здоровье вашего ребенка, но также обеспечивает его здоровье в будущем, предоставляя рекомендации, основанные на состоянии здоровья вашего ребенка в предыдущие дни.
MMband имеет множество функций, которые все предназначены для обеспечения здоровья вашего ребенка. Характеристики MMband включают:
- Ежемесячный список целей
- Секундомер / будильник / таймер
- Уведомления о состоянии здоровья
- Часы
- Настраиваемый (имя ребенка, возраст, инвалидность)
Какие данные собирает MMband?
MMband может:
- Считайте свои шаги каждый день
- Предсказать будущие проблемы со здоровьем и порекомендовать необходимое лечение
- Выявлять болезни или симптомы
- Измерьте температуру своего тела
- Определите BPM (ударов в минуту)
- Считайте кровоток и артериальное давление
Как группа использует данные? После сбора данных о ребенке A.I. в группе умеет сказать, все ли в порядке с ребенком. Если ребенок заболел, браслет может немедленно предупредить родителя.
Приложение MedMaster
. Когда вы получаете MMband, к нему также прилагается приложение. Приложение предназначено для хранения данных, собранных браслетом. Приложение MedMaster включает в себя:
- Ежедневные и еженедельные отчеты о состоянии его / ее здоровья
- Отчеты, сравниваемые с предыдущими днями
- Возможность для вашего ребенка оценить свой день
- Одна игра для вашего ребенка, чтобы он был активным
- Родительский контроль и параметры для настройки MMband
- Графики / диаграммы, показывающие, как прогрессировал ваш ребенок
Инвалидность и состояние здоровья
MMband гарантирует, что ваш ребенок будет здоровым и здоровым в течение многих последующих дней, независимо от того, какое состояние здоровья или нетрудоспособность у него есть. MMband можно настроить в соответствии с любыми потребностями и предпочтениями вашего ребенка.
В настоящее время бесчисленное количество детей во всем мире проходят несколько курсов лечения из-за своих болезней. Все это происходит потому, что родители не знают о состоянии здоровья своего ребенка. К тому времени, когда родители узнают об этом, их ребенок уже находится в критическом состоянии здоровья, и уже слишком поздно для чего-либо.
Около десяти миллионов дети умирают каждый год. Но почему? Что ж, все они умирают от предотвратимых болезней, таких как пневмония, диарея и т. Д. Однако проблема остается прежней; они не знают, что делать. Подавляющее большинство этих детей во всем мире имеют проблемы со здоровьем. Все это оставляет родителей / опекунов ребенка беспомощными и обеспокоенными.
Даже если родители в конце концов узнают, что их ребенок переживает, они также должны знать, какие лекарства и какой уход необходимы для лечения болезни.
Наша миссия - решить эту проблему с помощью искусственного интеллекта. Вы не поверите, но А. - важный фактор, необходимый для MMband. Основными алгоритмами, которые будет использовать ИИ, являются контролируемое и обучение с подкреплением.
Что такое обучение с учителем?
Обучение с учителем - это когда ИИ уже имеет ярлык для всего. Теперь единственное, что ему нужно сделать, это ответить на вопрос.
Пример:
ИИ запоминает следующие данные:
Есть три карандаша.
- первый карандаш розовый и весит 1,5 унции с.
- второй - синий и 1 унция
- третий - фиолетовый и составляет 2 унции.
Теперь, когда A.I. есть все данные, может ответить на вопрос. Если мы спросим А. что есть карандаш весом 2 унции, но мы не знаем его цвета. Он может легко сказать, что цвет карандаша фиолетовый, основываясь на имеющейся информации.
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением, с другой стороны, - это когда ИИ учится на своих ошибках.
Пример:
A.I. должен сортировать между собаками и кошками. Мы скармливаем ему информацию, которая объясняет, чем кошка отличается от собаки, и наоборот. Однако что, если A.I. случайно толкает собаку в бок. Теперь наша задача - рассказать ИИ. что сортировка была неправильной; потому что кошка отличается от собаки. Теперь A.I. будет знать, что собака должна была быть на стороне собаки. Благодаря этому обучению компьютер сможет безошибочно отсортировать двух животных.
Как мы интегрируем эти два алгоритма в наш продукт? Ответ прост. Все, что нам нужно сделать сейчас, это использовать контролируемое обучение, чтобы пометить все признаки болезни и ознакомить их с машиной. Мы должны получить все симптомы и установить их, чтобы машина могла различать, какие симптомы вы испытываете, когда заболели, а какие нет. С этой огромной базой данных нам и машине будет легче узнать, действительно ли мы больны или нет.
Во-вторых, мы будем использовать обучение с подкреплением, чтобы различать, от каких симптомов вы заболеете, а от каких - нет. Например, если вы потеете, мы будем использовать алгоритмы «учиться на ошибках», чтобы убедиться, что машина не указывает на то, что вы больны, если на самом деле у вас нет реальных симптомов.
Использование этих двух мощных алгоритмов машинного обучения сделает наш продукт чрезвычайно простым в использовании и приятным для знакомства.
