Публикации по теме 'health-technology'
Использование машинного обучения в индустрии медицинских технологий
Классификация сигналов сердцебиения на электрокардиограмме (ЭКГ)
Имея набор изображений полос ЭКГ , обученный человеческий глаз может найти местоположение V-биения на каждом изображении. На графике ЭКГ регистрируется V-биение во время преждевременного сокращения желудочков в сердцебиении.
Может ли машина его распознать?
В этой статье объясняется, что я сделал, чтобы обучить модель машинного обучения определять форму V-биения. Но перед этим изображения необходимо..
AgeHack @ MLBootCamp: запуск первого евразийского хакатона по ИИ для долголетия
Insilico Medicine, Mail.Ru Group и Министерство здравоохранения Республики Казахстан организуют первый евразийский хакатон по машинному обучению по борьбе со старением и возрастными заболеваниями
Insilico Medicine, Mail.Ru Group совместно с центром электронного здравоохранения Минздрава Республики Казахстан организовать первый Евразийский хакатон по машинному обучению на тему старения и долголетия. Конкурс будет проходить на платформе ML BootCamp с 15 июня по 15 июля и будет включать..
Извлечение ключевых данных о пациентах из медицинских файлов - AWS Comprehend Medical
Отслеживание медицинских записей может быть сложной задачей из-за того, что они часто основываются на различных типах «заметок», которые с течением времени вносятся многочисленными профессионалами отрасли.
Хотя электронные медицинские карты (EHR) работают уже более десяти лет, большая часть исторических данных о пациентах до сих пор хранится в виде неструктурированного текста. Это включает в себя все виды медицинских заметок, таких как рецепты, наблюдение и введение лекарств и методов..
Он уехал из Wharton, чтобы создать стартап в сфере здравоохранения с искусственным интеллектом: история Крейга Лимоли
Доброго времени суток, замечательные читатели,
Добро пожаловать в очередной выпуск PIE, где мы интервьюируем самых ярких предпринимателей и венчурных капиталистов из Принстона и других стран. Основатель этого выпуска - Крейг Лимоли (Принстон, 2012 г.), генеральный директор Wellsheet, компании, которая использует машинное обучение для улучшения систем медицинской документации. Wellsheet помогает врачам управлять данными пациентов и предоставляет им наиболее актуальную информацию,..
ConvNets для выявления аномалий на маммограммах DDSM
Вступление
Рак груди - второй по распространенности рак у женщин во всем мире. Примерно у 1 из 8 женщин США (около 12,4%) в течение жизни разовьется инвазивный рак груди. Пятилетняя выживаемость при раке молочной железы стадии 0 или стадии 1 близка к 100%, но на более поздних стадиях показатели резко снижаются: 93% для стадии II, 72% для стадии III и 22% для стадии IV. Восприятие человека для выявления повреждений оценивается в диапазоне от 0,75 до 0,92 [1], что означает, что до 25%..
Классификация аритмий ЭКГ с использованием двумерной сверточной нейронной сети
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются сегодня причиной смерти номер один. В 2017 году во всем мире от сердечно-сосудистых заболеваний умерло более 17,7 миллиона человек, что составляет около 31% всех смертей, и более 75% этих смертей приходится на страны с низким и средним уровнем доходов. Аритмия - это типичный тип сердечно-сосудистых заболеваний, который относится к любым нерегулярным отклонениям от нормального сердечного..
Как использование отраслевых текстовых данных для машинного обучения может улучшить бизнес-операции
Автор: Глен Фергюсон, доктор философии Глен Фергюсон (Glen Ferguson) — специалист по данным в Казерте, обладающий обширным опытом моделирования. Он является опубликованным автором более 25 научных статей.
Ни для кого не секрет, что многие компании генерируют текст в процессе своей обычной деятельности. Например, больничная система может генерировать сотни или тысячи отчетов в день, а школа может накапливать большой набор текстовых данных за несколько лет. Организации, использующие..
