Yıldız epilepsi AI ürünü sonunda FDA tarafından onaylandı ve perde arkasındaki kurucu, AI endüstrisindeki bir saray figürüdür.
Lei Feng'e göre: 5 Şubat'ta ABD'de, Empatica'nın AI bilezik ürünü Embrace, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylandı. Cihaz, hastaları ve bakıcıları cilt yoluyla tespit etmek ve uyarmak için makine öğrenimi ve diğer teknolojileri kullanıyor Nöbetler ve başlangıç zamanı ve sıklığını izlemeye devam edin.
Bir yıldız giyilebilir tıbbi cihaz olan Embrace, yerli tıp ve teknoloji meraklılarının çoğu tarafından 2014'ün başlarında bilinmektedir. O dönemde Embrace bir kitle fonlaması kampanyası başlattı ve hedef kitlesel fonlama tutarı olan 100.000 ABD doları sadece bir günde tamamlandı.
Ancak birçok kişi bilmiyor Embrace'in mucidi, ünlü MIT Media Lab'ın Duygusal Hesaplama Araştırma Departmanının kurucusu Rosalind Picard'dır Picard uzun süredir bilgisayarla görme, makine öğrenimi, sinirbilimi ve insan-bilgisayar etkileşimi ile uğraşmaktadır. "Duygusal Bilgi İşlem", bilgisayar bilimi ve yapay zekanın yeni bir dalı olan "duygusal hesaplama" yarattı ve Picard sonradan "duygusal hesaplamanın annesi" olarak adlandırıldı.
Leifeng.com'dan AI Nuggets muhabiri, 2017'de San Francisco'daki AAAI konferansında bu son teknoloji ürünü AI akademik uzmanıyla tanışacak kadar şanslıydı ve konuşmasının içeriğini kaydetti.
Nisan 2017'de Embrace, Avrupa'da epilepsi izleme ve uyarı için tıbbi bir cihaz olarak onaylandı. Düne kadar ABD FDA tarafından resmi olarak onaylanmadı.
Lei Feng.com, Embrace klinik denemesinde, çeşitli bölgelerden 135 hastanın geleneksel epilepsi izleme cihazında sürekli olarak izlendiğini ve aynı zamanda hastaların Embrace taktığını öğrendi.
272 günlük testin ardından epilepsi uzmanlarının en az 2 / 3'ü video EEG verileri üzerinde "altın standart" a göre klinik testler yaptı ve bu süre içerisinde hasta toplam 40 tonik nöbet geçirdi ve ardından Embrace kontrol edildi. Ekipman verilerinden sonra, algılama doğruluk oranının% 100 kadar yüksek olduğu bulunmuştur.
Yaygın tonik nöbetlerin bilinç kaybına neden olabileceği ve bir süre sonra insanları kafa karışıklığına bırakabileceği iyi bilinmektedir.
Normal şartlar altında, klinik deneyler, hastaların başlangıç anında rapor ve kayıt yapmasına güvenmelidir, ancak bu sürecin birçok sorunu vardır Tehlikeli jeneralize tonik nöbetlerin% 40'tan fazlasının rapor edilmediği ve kaydedilmediği ve Embrace tespiti kullanan nöbet raporlarının daha da ciddi olduğu bildirilmektedir. Kullanışlı ve doğru.
Bilezik ayrıca, gerektiğinde yardım sağlaması için bakıcıyı derhal uyaracaktır.
Embrace algılama süreci aşağıdaki gibidir:
1. Saldırı tespiti : Cihaz, sensörler aracılığıyla hastaların fizyolojik verilerini sürekli olarak toplar ve ardından anormal semptomların başlangıcını tespit etmek için verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek için makine öğrenimini kullanır.
2. Alarm gönderimi : Alarm uygulaması bileklik cihazına Bluetooth aracılığıyla bağlanır ve Embrace bir nöbet tespit ettiğinde otomatik olarak etkinleştirilir. Uygulama, bakıcılarınıza uyarı bildirimleri (metin mesajları ve telefon görüşmeleri) göndermek için akıllı telefonunuzun hücresel verilerini veya Wi-Fi bağlantısını kullanır.
3. Bakıcı Uyarısı : Embrace alarm sistemi ayrıca hastanın bakıcısını da bilgilendirecektir Bakıcının bu bildirimleri almak için yalnızca cep telefonu sinyali olan bir cep telefonuna ihtiyacı vardır.Akıllı olmayan telefonlar da uyumludur.
Son birkaç on yıldır, epilepsi araştırma alanı, hastaların hastane dışında kullanmaları için, takılan elektroensefalogramın (EEG) yerini alacak taşınabilir ve kullanımı kolay bir biyobelirteç bekliyordu.
Dünyanın en yetkili epilepsi uzmanlarından biri ve New York Üniversitesi Kapsamlı Epilepsi Merkezi direktörü Orrin Devinsky, 35 yıllık kariyeri boyunca geleneksel tespit sistemlerinin eksikliklerini gördü ve 3.000'den fazla Amerikalının zamanında tespit ve tedavi edememesine neden oldu. , Ani epilepsi ölümünden (SUDEP) öldü. FDA'nın Embrace onayının epilepsi tedavisinde önemli bir kilometre taşı olduğunu, hastaların ailelerine ve bakıcılarına gerçek zamanlı olarak hatırlatarak ani epilepsi ölümlerinin görülme sıklığını azaltabileceğine dikkat çekti.
Embrace, elektrokutanöz yanıt (EDA) dahil olmak üzere birçok epileptik nöbet göstergesini ölçebilmesi açısından diğer epilepsi tespit sistemlerinden farklıdır. EDA, araştırmacıların sempatik sinir sisteminin aktivitesiyle ilgili fizyolojik değişim sinyallerini ölçmek için kullandıkları bir "stres yanıtıdır". Buna "dövüş ya da kaç tepkisi" denir (vücut, stresi tetikleyecek ve vücudu savunma, mücadele veya kaçmaya hazırlayacak bir dizi sinir ve salgı tepkisine maruz kalır).
İnsan otonom sinir sistemi, sempatik sinirlere ve parasempatik sinirlere bölünmüştür.
İnsanlar heyecanlandığında ya da önemli bir şey olduğunda ya da olmak üzere olduğunda, sempatik sinir heyecanı artacaktır. Fiziksel ve psikolojik stres tepkisi de artacaktır. Nöbet sırasında uyarılabilirlik önemli ölçüde artar.
Deri, sempatik sinir sistemi tarafından tamamen zarar gören tek organdır (parasempatik sinir aktivitesinden etkilenmez). Deri yüzeyindeki ince elektriksel değişiklikleri izleyerek, sempatik sinir uyarılabilirliğinde bir artış gözlemlenebilir.
Kalp atış hızı değişikliklerine sempatik ve parasempatik sinir aktivitesi neden olur. Parasempatik sinir sistemi heyecanının veya vagus sinir tonunun tahmini, kalp hızı değişkenliğinin yüksek frekanslı bileşenlerinin çıkarılmasıyla elde edilebilir.
Amigdala veya hipokampus aktive edildiğinde, vücudun aynı tarafında cilt iletimi sağlarlar.
Solda dört beyin bölgesini ve sağda dört alanı (derinlik elektrotları) canlandırın, bunlar aynı tarafta çok büyük cilt iletkenliği üretir. Ek olarak, nöbet amigdalayı güçlü bir şekilde uyarırsa, daha büyük bir galvanik cilt tepkisine ve boğulmaya neden olabilir.
MIT Media Lab'in duygusal hesaplama araştırma departmanı başkanı ve Empatica'nın baş bilim adamı Rosalind Picard, bu teknolojinin laboratuvardan kullanımı kolay ve kullanışlı bir sensöre geçişinin büyük tıbbi öneme sahip olduğundan yakındı:
Bu çok uzun bir yolculuk - uzun yıllardır giyilebilir stres tepkisi ve duygusal sensörler oluşturmak için çalışıyoruz ve kazara makinelerin ciltteki değişiklikler yoluyla en tehlikeli nöbetleri ve ilgili beyin faaliyetlerini tespit edebildiğini keşfettik.
Aslında, 2008 gibi erken bir tarihte, otistik çocukların strese tepki düzeyini izlemek için elektriksel deri iletimini ölçmek için bir bileklik kullanılabileceğini keşfetti. Bu yüzden, geçtiğimiz 10 yılda, bu laboratuvarda teknolojiyi FDA tarafından onaylamak için ne tür çabalar sarf etti, Rosalind Picard'ın Leifeng.com AI Nuggets tarafından özel olarak hazırlanmış anlatısını okumak için hoş geldiniz:
Rosalind Picard Medical AI Ürün Araştırma Raporu
Otizmden muzdarip genç bir bayanla deney yaparken, benimle konuşurken çok gergindi, bu yüzden yazı yazdı ve bana şöyle dedi: "Ros, doğru şeyi yapmıyorsun. Başkalarının duygularını okumak benim için sorun değil." Ama beni okuyamazsın. "O zamanlar biraz incindim çünkü yaşamak için bağımlı olduğum iş bu.
Ama devam etti: "Sadece sen değilsin. Herkes duygularımı anlayamaz."
"Neden herkes birbirinin duygularını hissedemiyor? Sizden hangi duyguları okuyamadık? Ya da neyi yanlış okuduk?" Dedi: "Gerginliğimi veya endişemi hissedemezsiniz . "
Pek çok insanın çok gergin ve ağır olduğu zaman anksiyetelerinin kısa sürede patlayabileceğini fark ettim ama bunu fark etmedi, bunun yerine kalbini kapattı ve onu çevreden ayırdı. Başka bir örnek olarak, ortaokuldaki bir öğretmen bir çocuğa şöyle dedi: "Ayağa kalk! Ciddi bir şey yap", ancak bu sadece basit kelimelerdi. Ancak küçük çocuğun duyguları, okuldan yeni atıldığı için anında bozuldu. Öğretmen çocuğun duygularını doğru bir şekilde yorumlayabilirse, benzer durumlardan kaçınabilir.
Yıllar önce pek çok duygu saptama deneyi yapmaya başladığımızda, bunu genel bir duygusal ajitasyon sinyali olarak gördük, ancak düşündüğümüzden çok daha zengin ve daha ilginç olduğu ortaya çıktı. Terli avuç içlerini tespit etme tekniği için buna "galvanik deri tepkisi" derdik, ancak şimdi daha bilimsel ve titiz bir şekilde "elektrodermal aktivite" (EDA, elektriksel deri aktivitesi) olarak adlandırılıyor ve cildin iletkenliğini ve iletkenliğini ölçüyor. Mikromol (mikromol).
MITnin Medya Laboratuvarında, bu teknolojiye sahip, testçilerin verilerini izlemek için haftanın 7 günü 24 saat takabilecekleri ve duygusal çöküntü gibi duygusal değişikliklere ipucu vermeyi umduğu bir cihaz geliştirmek için yola çıktık. Empatica iki ticari ürüne sahiptir: E4 akıllı saat bir yıldır piyasaya sürülmüştür ve araştırmacıların test makbuzlarını almaları için tasarlanmıştır. Tıbbi bir cihaz olarak onaylanmıştır ve klinik gereksinimleri karşılayan verileri toplayabilir; ayrıca bir Embrace akıllı bileziği vardır.
E4 akıllı saat
İlgi alanımız, otonom sinir sisteminin iki dalını ("sempatik bölünme" ve "parasempatik bölünme") okumamıza izin veren, gerilimi, "dövüş veya kaç" (savaş veya kaç) gösterebilen verileri elde etmektir. Çalıştırın) ve "dinlen ve sindir" (dinlen ve sindir) reaksiyonu. Toplanan iki sinyal gerçek zamanlı olarak mobil cihaza iletilecektir.Cilt aktivitesini, mikromolar, nabzı (akıllı saati tutmanız gerekir) görebilirsiniz ve nabız kalp atış hızını hesaplamak için kullanılabilir.
Bu iki dala (sempatik, parasempatik) ek olarak, otonom sinir sisteminin üçüncü bir dalı vardır: enterik. Çok ilginç, ama yine de ölçmek için iyi bir yolumuz yok. İnsan beyni yüz milyonlarca nörona sahiptir ve uyku sırasında sayısız ilginç aktivite ve çeşitli harika öğrenme belirtileri gerçekleştirir.Bu nedenle, insan beyni zekası araştırmalarının sonuçları dört gözle beklemeye değer. Ancak mevcut araştırmanın odak noktası, uçuş tepkisi ve parasempatik dalın "dinlenmesi ve sindirimi" dir. İlki cilt yoluyla izlenir ve ikincisi genellikle kalp atış hızı grafiğindeki yüksek frekans bantlarını gözlemlemek içindir.
Kalp atış hızını ve solunum hızını izlemek için sıradan akıllı telefonlar kullanın
Pek çok çalışma otizm içerdiğinden, genellikle grupları için kullanımı kolay ürünler geliştirmemiz istenir. Örneğin, araştırma ekibimiz, test edenin yüzüne dayalı olarak insan teması olmadan sıradan kameraları, bilgisayarla görme teknolojisini, zaman serisi analizini ve ayrıştırma yöntemlerini dünyada ilk kez kullanan kişidir (Lei Feng.com'un Notu: Kalp atış hızının etkisi) Kalp atış hızı ve solunum hızı algoritmasını okumak için yüzdeki kan akışı, yüz rengi değişiklikleri üretir.
Son zamanlarda, taşıdığınız eşyalara (cebinizdeki akıllı telefon gibi) göre herhangi bir ekipman takmadan kalp atış hızınızı ve solunum hızınızı okumaya çalışıyoruz. Bu teknolojinin doğruluğunu, endüstrinin "altın standart" - profesyonel tıbbi solunum sensörleri ve EKG kalp atış hızı algılama ekipmanı ile karşılaştırıyoruz. Aşağıdakiler, farklı duruşlardaki deneklerin ortalama hatalarıdır:
Tıbbi sınıf parmak nabız sensöründe (deneğin parmağına takılır) dakikada yaklaşık 4 kalp atış hızı hatası varken, teknolojimizin ortalama hatası neredeyse 4'ün altındadır ve bunun çok doğru olduğu söylenebilir. Cep telefonlarını çantasına koymaya alışkın kişiler için, el çantası insan vücuduyla sınırlı temas halindeyse, el çantası sadece el ile taşınırsa hata biraz daha büyük olacaktır; ancak el çantası yana yakınsa, yine de çok doğrudur. Ayrıca, bir akıllı telefonu elinizde tutarsanız, ekrana bakarken veya bir aramayı cevaplamak için basılı tutarsanız, izleme sonuçları çok doğrudur. Ancak ekrana dokunmaya ve parmağınızla dokunma işlemleri yapmaya devam ederseniz, hata beklenmedik bir şekilde büyür. Millet, lütfen iyi haberlerimizi bekleyin Gelecekte, özel sensörlere ihtiyaç duymadan kalp atış hızı ve solunum hızını izleyebilen bir mobil uygulama piyasaya sürülecek.
Beyin aktivitesini izlemek için EDA kullanın
Parasempatik ve kalp atış hızı izleme için bu kadar. Bu dersin geri kalanı EDA ve iletkenlik üzerine odaklanacak. Her şeyden önce, şu anki araştırma aşaması benim için çok kritik - bu, test cihazının cilt iletkenlik verilerini haftada yedi gün, günde 24 saat ilk kez görüyorum ve mevcut testçilerin hepsi MIT öğrencileri. Şekildeki her satır bir günü temsil etmektedir. Laboratuvar çalışma saatleri sırasında EDA'daki artış (şekilde sarı ile gösterilmiştir) beklendiği gibidir.Bunun nedeni akademik değişimler, bilişsel yük, duygusal yük ve zor MIT çalışması ve araştırmasıdır (tam dikkat gerektiren çok zor görevler) . TV izlerken EDA çok düşük. Şaşırtıcı bir şekilde, çok az sosyal aktivite var (öğrenci) Bu, MIT'de yaşam (gülüyor). EDA, sosyal etkileşimler sırasında biraz arttı, ancak laboratuvar saatleri kadar iyi değildi. Sadece başkalarını dinlediğinizde, EDA daha düşüktür, ancak konuşurken yükselecektir.
En büyük sürpriz uyku saatlerinden kaynaklanmaktadır: Bu dönemde elektriksel cilt aktivitesi günün diğer zamanlarına göre daha yüksektir. Bu sadece MIT öğrencileri için değil, aynı zamanda sıradan insanlar için de geçerli. Pek çok araştırma sorusu gündeme getirdik ve çok sayıda makale yayınladık.Burada, sadece bir noktaya dikkat çekmek istiyorum: EDA, EEG (deneğin başına takılan beyin dalgası izleme cihazı) ve ACC'yi ve bunların Özelliklerin kombinasyonunun uyku sırasındaki en yoğun beyin aktivitesi dönemini yansıtıp yansıtmayacağı. Herkes uykunun beyni daha iyi hale getirdiğini bilir - bir kişi yeni bir şey öğrenip sonra uykuya daldığında, test sonuçları genellikle uyandıktan sonra daha iyi olur.
Bu yüzden, uyku öncesine kıyasla uykudan sonra en fazla iyileşme gösteren denekleri ve en küçük iyileşme gösteren, hatta iyileşme veya azalma olmayan denekleri karşılaştırarak standart hafıza pekiştirme, öğrenme ve uyku deneyleri yaptık. İki konu grubunu ayırt etmek için bu özellikleri kullanıp kullanamayacağımızı görmek için bir ikili sınıflandırıcı oluşturduk. Şimdiye kadar bulunan en iyi özellikler, özellik testi için altı çok basit makine öğrenimi modelini kullanan altı aracının (aracı) özellikleridir. Şekilde gösterildiği gibi, bir deney setinde (EDA + ACC) mor ile temsil edilen testi görüyoruz; diğer tüm deneylerde kırmızıyla temsil edilen test (EDA) uyku sırasındaki tepe beyin aktivitesini en iyi şekilde ayırt edebilir.
Bunu düşündüğümüzde, aslında oldukça şaşırtıcı: Bilekteki ter salgısı beyindeki öğrenme aktivitesiyle neden ilişkilidir? EEG neden bu kadar etkili değil?
Ani Epilepsi Sendromunu İzleme (SUDEP)
Başarılı bir ter analizi bilekliği geliştirdiğimizde (haftanın 7 günü, günde 24 saat çalışabilen bir cilt iletkenlik sensörüyle donatılmış), birçok kişi onu çeşitli araştırma amaçları için ödünç almaya geldi. Bir gün laboratuvardaki bir üniversite öğrencisi bana şöyle dedi: "Profesör Picard, kardeşim konuşamıyor. Otizmi var. Onu neyin bu kadar sinirlendirdiğini bilmek istiyorum? Akıllı bir bileklik ödünç alabilirim. Noel tatillerinde kardeşim tarafından kullanılacak mı? Lütfen! "Tabii, sadece bir tane alma, iki tane al" dedim.
Ondan sonra, küçük çocuğun verilerini ofis bilgisayarında kontrol etmeye başladım. İlk gün normaldi, ancak çocuk ellerinin bilekliklerini beğenmediği için çığlık attı ve kendini yük hissetti. Ertesi gün normaldi ve dinlendirici bir tatildi. Ancak üçüncü günde mutasyon gerçekleşti: Bir bilekliğin indeksi aniden aşırı derecede yükselirken diğer bileklik yanıt vermedi. Sensörün kırılması gerektiğini düşündüm Vücudun bir tarafının gergin ve kaygılı hissetmesi, diğer tarafının hissetmemesi nasıl mümkün olabilir? Verileri dikkatlice kontrol ettim ve iki algılama cihazından önce ve sonra her şey normaldi, sıra dışı bir şey yok. Sorunu bulmaya çalıştım ama hüsran içinde hiçbir şey bulamadım ve tatil sırasında öğrencilerimi aramak için bir istisna yapmak zorunda kaldım. Öğrenci, kardeşinin nöbet geçirmesinden sadece 20 dakika önce olduğunu söyledi.
Lei Feng.com: Bu olay Rosalind Picard'ı şok etti. Bir zamanlar bunun bir sensör hatası olduğunu düşündü. Bunun nedeni:
Epileptik nöbetlerden önce haberciler üreten beyin dalgalarının anormal aktiviteleri duyulmamış, doğrulanırsa, çığır açan bir tıbbi keşif olacak;
Epilepsi vücudun sadece bir tarafında anormal reaksiyonlar üretir ki bu da inanılmazdır.
Rosalind Picard, bu iki gizemi çözmek için bir çocuk hastanesindeki epilepsi beyin cerrahından kanıt aradı. Doktor, tıbbi kariyerinde bir nöbet geçirmeden önce vücudun bir tarafında fiziksel bir reaksiyon vakası ile karşılaştı, ancak bu tıbbi olarak olmadı Makul bir açıklama var. Böylece ikisi epilepsili hastalarda EEG ve EDA'yı izlemek için bir çalışma başlattı. Deneysel sonuçlar, tüm hastaların yalnızca nöbet geçirdiklerinde anormal beyin dalgalarına ve elektriksel cilt aktivitesine sahip olduklarını doğruladı (Lei Feng.com'un notu: küçük bir çocuğun anormal elektriksel cildi, konvülsif semptomları olmayan bir nöbet olmalıdır). Ayrıca çalışmalar, beyindeki birçok doku çiftler halinde göründüğünden, bunlardan yalnızca biri anormal beyin dalgaları tarafından uyarıldığında, vücudun diğer tarafındaki cildin anormal cilt elektriksel aktivitesi üreteceğini bulmuştur (örneğin, sağ beyin dokusu anormal uyarım alırsa, İnsan vücudunun sol tarafındaki deri anormal elektriksel aktiviteye sahip olacaktır ve bunun tersi de geçerlidir).
Nöbet sırasında anormal beyin dalgaları
Buradaki ana sonuçlar bunlar değil. Rosalind Picard ve diğerleri önemli bir araştırma bulgusunu ortaya çıkardı: EEG sensörü, deneğin beyin dalgası aktivitesinin durduğunu tespit ettiğinde (Ani epileptik ölüm sendromu (SUDEP) semptomları, beyin aktivitesi tamamen durur, hastanın nefes almasını durdurur), Durma süresi ne kadar uzunsa, ölüm riski o kadar artar, ancak aynı zamanda EDA tarafından tespit edilen elektriksel cilt indeksi de o kadar yüksek olur.
Ani epilepsi ölümü meydana geldiğinde beyin aktivitesi durur
Kısacası, Elektriksel cilt aktivite indeksi, ani epilepsi ölüm sendromunu doğru bir şekilde izleyebilir. Keşif çok derindir - bu, eğer bir epilepsi hastası onunla birlikte bir EDA algılama cihazı takarsa, ani epilepsi ölümü başladıktan sonra, sistemin kurtarma için diğerlerini derhal bilgilendirebileceği anlamına gelir. Bu arada, ani epilepsinin ölüm oranı, nörolojik hastalıklarda felçten sonra ikinci sırada, ikinci sırada, Alzheimer hastalığını geride bırakıyor (not: insanlar genellikle Alzheimer hastalığına atıfta bulunur). Komada, zamanında dış müdahalenin başarılı kurtarma olasılığı çok yüksektir. Gereksiz ölümlerin çoğu aslında zamanında tespit edilemeyen ani epilepsi ölümlerinden kaynaklanmaktadır.
Bu nedenle Rosalind Picard ve meslektaşları, epilepsi hastalarının durumunu doğru bir şekilde izleyebilen yerleşik bir EDA modülüne sahip akıllı bileklik Embrace'i piyasaya sürdü. Embrace, AB tıbbi cihaz sertifikası aldı ve ABD lisansı için başvuruyor.
Kucaklamak
Embrace serbest bırakıldıktan sonra Rosalind Picard, bir hastanın ailesinden bir teşekkür mektubu aldı. Mesele şu ki: Ailenin annesi Embrace'i epilepsi hastası kızı için satın aldı ve günde 24 saat takıyor. Kaza olduğunda, annem evde duş alıyordu ama akıllı telefonu aniden Embrace'den bir uyarı yayınladı. Telefonu eline aldı ve kontrol etti, inanması gerekip gerekmediğinden emin değildi, ama tereddüt ettikten sonra banyodan çıktı ve kızını yüz üstü yerde yatarken buldu, nefesi durdu ve yüzü mavi-mor renge döndü. Kızını ters çevirdi ve basit bir uyarıda bulundu.Kızı yeniden nefes almaya başladı, yüzü yavaşça kızardı. Kızının hayatını kurtardığı için Embrace'e çok minnettar.
Depresyonu önleyin
Daha derin bir şey yapıyoruz.
Amerika Birleşik Devletleri'nde 15-44 yaş arası insanlar arasında, engelliliğin ana nedeni majör depresyondur. Aşağıda, CDC tarafından 15 yıl boyunca toplanan ve çok ciddi bir sosyal eğilimi yansıtan veriler yer almaktadır:
-
1999 ile 2014 arasında Amerika Birleşik Devletleri'nde intihar oranı% 24 arttı
-
45-64 yaş arası beyaz erkekler arasında intihar oranı% 59 arttı
-
45-64 yaş arası beyaz kadınlar arasında intihar oranında% 80 artış
-
5-14 yaş arası genç kızların intihar oranı üç katına çıktı
Depresyon, yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde değil, dünyada da insanlık için önemli bir varoluşsal tehdit haline gelecektir: gelişmekte olan ülkelerde intihar oranları daha yüksektir ve hala artmaktadır.
WHO (WHO) tahmini:
-
2020 yılına kadar her 20 saniyede bir kişi intihar edecek.
-
Ve 2030'a kadar, depresyon kanseri, trafik kazalarını, savaşları ve felçleri geride bırakacak ve insan ölümü ve sakatlığının birincil nedeni haline gelecektir.
Elbette bu veriler sadece bir tahmindir ve bunun gerçek olmasını istemiyoruz. Dolayısıyla MITnin MediaLab'inde şunu düşünüyoruz: "Neden bazı önleyici tedbirler geliştirmiyoruz?" Bugün, duygusal anksiyete verilerini, uyku verilerini, sosyal verileri ve diğer verileri cep telefonlarından, giyilebilir cihazlardan ve diğer cihazlardan kolayca alabiliyoruz. Duygusal veriler. Araştırmaya katılan kullanıcılardan her yıl uyku dalgaları, egzersiz, yıldırıma maruz kalma, otonom sinir sistemi kaygısı, mesajlaşma davranışı, telefon görüşmeleri, coğrafi konum, sosyal ağ etkileşimi ve mobil seyahat dahil olmak üzere 1 milyardan fazla örnek veri topluyoruz. Verileri bekleyin.
Nedensel akıl yürütme için makine öğrenimi teknolojisi ile birleştiğinde, duygusal değişiklikleri tahmin edebiliriz. Ruh halindeki bazı değişiklikleri tahmin edebilirsek, o zaman kendimize bazı olumsuz şeylerden kaçınabilir ve yaşam kalitesini iyileştirebiliriz. Örneğin, sabahın erken saatlerine kadar çalıştığınızda, işinizi bitirmek için yatmak mı yoksa daha fazla zaman mı harcamak istediğinizden emin değilsiniz. Makine öğrenimi algoritması, geçmiş verilere dayanarak, işe geç kalırsanız, ertesi gün kötü bir fiziksel durumda ve kötü bir ruh halinde olma olasılığını hesaplayabilir ve ardından hesaplama sonuçlarına göre önerilerde bulunabilir.
Ancak mevcut veri ölçeği yeterli olmaktan uzak ve daha fazlasının toplanması gerekiyor. Yeterli veriye sahipsek, her şehir için hava durumu tahminleri yapabilirsek, neden herkes için ruh hali tahminleri yapamıyoruz? Bu şekilde, birçok insanın bazı anksiyete, depresyon ve hatta depresyondan kaçınmasına yardımcı olabiliriz. Şu anda, depresyon tedavisinin önündeki ana engel teşhistir: birçok hasta hastanede hiç doktor görmemiştir ve çoğu insan yalnızca durum ciddileştiğinde bir doktora görünmektedir. Pek çok kişi, aileleri ve arkadaşları tarafından hastanenin nöroloji bölümüne götürülene kadar bir sorun yaşadığının farkında değildi.
Verileri makine öğrenimi teknolojisi ile analiz edebilir ve erken uyarı sağlayabilirsek ne olur? Erken teşhis ve önlemlerle depresyonun% 80'ini önleyebilirsek ne olur?
Erken bir uyarı aldıktan sonra, insanlar durumlarının kötüleşmesini önlemek için zaman içinde depresyonlarına neden olan fitille başa çıkabilir ve ardından bir dizi sosyal etkileşim, egzersiz, uyku, diyet ve endişe yoluyla fiziksel ve zihinsel durumlarını iyileştirebilirler. Araştırma ekibimin meydan okumaya başladığı sorunlardan biri bu ve uzun vadeli bir araştırma konusu olacak.
Daha fazla bilgi için lütfen Leifeng.com'un yalnızca "AI + Gelenek" bildiren resmi hesabına dikkat edin: AI Nuggets
