AI可提前一小时预测癫痫发作:准确率高达99.6%

作者: 云计算机网 分类: 云计算知识 发布时间: 2019-12-05 09:40

近日,据外媒报道,美国路易斯安那大学的研究人员发表在《IEEE》上的一项新研究表明,他们研发了一种AI模型,可提前一小时预测癫痫的发作,成功率为99.6%。

研究人员指出,全世界有5000万癫痫患者,癫痫发作时很少有预警,七成患者可通过药物控制癫痫发作。提前检测到癫痫发作能够极大改善患者的生活质量,并为他们的应对病情留出足够的时间。

此前也有其他研究曾通过脑电图测试分析大脑活动开发预测模型,但因大脑活动模式不同故难度较大,并且需手动提取。但新研究将提取大脑特征及分类过程合并,交由自动化系统处理,更加快速精准。

研究人员还引入了深度学习算法来收集不同的电极点记录下的大脑活动特征,进一步提升了预测准确性。研究人员对22位患者进行测试后发现,该模型预测准确率99.6%,误报率为每小时0.004次。

研究人员表示正在开发一种可以放置在智能手表中的芯片和嵌入头盔中的传感器来帮助癫痫患者。

AI可提前一小时预测癫痫发作:准确率高达99.6%

  • 近日,据外媒报道,谷歌宣布Google X项目研发的日常机器人已学习办公室垃圾分类,并可自主清理回收垃圾和混合垃圾。

    报道中指出,谷歌此次并没有编写让机器人识别不同种类物品的复杂指令,而是通过反复试验,让机器人自己找出问题的答案。

    开发人员每天观察机器人的垃圾分类工作,并标注正确和错误。AI程序每晚根据标注内容,自动模拟更新数千个模块的数据。第二天,更新的结果会被重新整合到机器人软件中,并再次开启新的学习周期,日复一日地改善性能。

    经数月学习,分类机器人的垃圾污染率从20%降至5%。垃圾污染率,即垃圾中混入不正确分类物料的比例。

    机器人头部的视觉传感器可扫描环境并识别物体,内部设有多个摄像头,可使头部和双臂独立工作。机器人还会对扫描到的物品进行颜色编码,并识别可能需要移动、清理或丢弃的物品。

    据悉,这个办公室日常机器人还在学习如何倒水,及如何独立区分重要和不重要的物品。

    垃圾分类不可怕!谷歌垃圾分类机器人:可自行分类清理

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