雷锋网消息 3月16日,斯坦福大学医学院研究人员在洛杉矶新奥尔良举行的美国心脏病学会第68届年度科学会议和博览会上公布了一项基于Apple Watch的心脏研究结果。
摘自:煎蛋 网站:http://jandan.net/ 研究发现,你出生的月份确实会影响你患病的可能性。研究人员利用软件来寻找出生月份与发病率之间的关系,他们利用算法检测了纽约市医疗数据库之后,发现55种疾病与人们出生的季节之间存在着联系。 这份来自哥伦比亚大学的研究表明,五月份出生的人患病率最低,出生在十月份的人患病率最高。该研究发表在美国医学信息学协会期刊上。研究作者Nicholas Tatonetti表示研究数据能帮助科学家们发现新的疾病影响因素。 早期专注于多动症和哮喘的研究表明出生季节和发病率
作者:Valentin Amrhein、Sander Greenland、Blake McShane
心律监测工具的尺寸已经从烤面包机缩小到智能手表,因此如果它变得更小可能也不会让人感到惊讶。
研究显示,在神经网络的帮助下,普通的可穿戴设备也能基于心率变异性与糖尿病可能性的关系检测出早期糖尿病的迹象。 人工智能、机器学习和神经网络是高科技行业的流行语,经常被用于为消费者或为销售产品和服务的公司增加生活的便利。但是这些技术现在也被用来帮助人们更健康,甚至拯救生命。最近一项由健康创业公司Cardiogram和加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)进行的研究显示,即使是普通的以健身为中心的可穿戴设备,也能检测出糖尿病的早期症状,当然,在神经网络
问耕 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器学习和人工智能领域的人才争夺战根本停不下来。 最新的一个动向是,苹果公司斥资2亿美元,收购了一家名为Lattice Data的创业公司。La
美国的Apple Watch和iPhone用户可以使用该应用程序参加苹果女性健康研究、苹果心脏运动研究和苹果听力研究。
ECG 是医疗实践中的基础工具,全世界每年有超过 3 亿张心电图,它在诊断心律不齐过程中起关键作用。近日,吴恩达团队在 Nature Medicine 上发表了一项研究,开发了一种深度神经网络,可基于单导程 ECG 信号分类 10 种心率不齐以及窦性心律和噪音,性能堪比心脏病医生。
这可不是特工电影里某个天马行空的高科技,最近,东京大学和索尼计算机科学研究所(CSL)共同研发出AI系统“Derma”就能实现上述功能,通过将传感器贴合在喉咙周围的皮肤上,就能实现从口形(无声说话)到语音的转化。
这项研究由来自华盛顿大学、弗吉尼亚理工学院和 Facebook 的研究者合作完成。
1 FlutterLogo FlutterLogo是一个显示Flutter 商标的组件。 2 构造函数 FlutterLogo({ Key key, this.size, this.colors, this.textColor = const Color(0xFF616161), this.style = FlutterLogoStyle.markOnly, this.duration = const Duration(milliseconds: 750),
雷锋网《AI掘金志》频道:只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
2017年7月,FDA发布了一项名为Digital Health Innovation Action Plan(DHIAP)的数字健康创新行动计划。在该计划的推动下,2018年获得FDA许可的医疗科技项目涌现。
谷歌在创新的路上越走越远,而百度在致富的步子上越走越急。看到下面这些谷歌黑科技,我才明白谷歌和百度不止隔着一个太平洋! 智能隐形眼镜 据谷歌称,它正在开发一款智能隐形眼镜。该产品旨在通过泪液测量血糖水
Scripps Research Translational Institute(SRTI)是一家非营利性研究机构,与Nvidia合作开发基于AI的基因组学处理和分析工具。在今天宣布的合作伙伴关系中,Nvidia数据科学家将与Scripps基因组学专家和生物信息学家共同研究“端到端”的医疗保健问题。
实验显示,该药物的耐受性良好,不会带来重大副作用。 11日晚,BBC发布消息称,人类首次可以通过药物针对亨廷顿病的致病基因进行治疗,并完成了临床试验,实现了神经退行性疾病研究上的重大突破。 据悉,该名为IONIS-HTTRx的新药是在Ionis制药公司的资助下,由英国公立研究型大学University College London的教授Sarah J Tabrizi主导研制的,并且,她随后完成了药物的临床实验。 亨廷顿病(Hutington's disease)是一种具有遗传性的神经退行性疾病,患有亨廷顿病
机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生增长正在扩大医疗物联网(IoMT)的价值。在处理来自连接的医疗设备的大量连续流数据时,医生能够更快,更可靠地得出可行的结论。
上一回说到,姜戈的江湖初体验:如何架设服务器,如何回复http请求,如何创建App。这一回,我们要走入糖果庄园。 数据库是一所大庄园,藏着各种宝贝。一个没有数据库的网站,所能提供的功能会非常有限。 为
arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2004.03048 project主页:https://kai-46.github.io/DepthSensing/ slides:https://kai-46.github.io/DepthSensing/my_files/slides.pdf video:https://youtu.be/QXI5JQZ2JE0
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