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释放遥测潜力：用于连续临床心电图监测的自监督学习
将深度学习应用于大量未标记的心电图遥测数据，对 ICU 中的患者监测进行持续注释，从而提供独特的洞察力，改进护理质量。
PDFa month ago
基于多智能体深度强化学习的 AI 驱动病人监测
通过使用多智能体深度强化学习 (DRL) 的人工智能驱动的患者监控框架，我们提出了一个有效的患者监测系统，在处理复杂、动态的环境和波动的生命体征方面具有很大优势。我们的实验结果证明了该框架在监测患者生命体征方面的准确性优于传统模型，并通过超
PDF9 months ago
MentalHealthAI：利用个人健康设备数据优化精神病学治疗
本文提出了一种个性化心理健康监测和情绪预测系统，利用患者生理数据，并采用分散的学习机制结合传输和联邦机器学习，使数据留在用户设备上，在隐私和可追踪的方式下实现心理健康条件的跟踪和管理，从而为精神科治疗提供了一个新颖的解决方案。
PDFa year ago
隐私保护的视频物体检测用于重症监护病房的患者监控
本文提出了一种新方法，利用视频帧的时间连续性，通过重新分配图像色彩通道来改善病人监测中出现的假象对监测数据的影响，从而实现病人监测的自动化和信息化。
PDFa year ago
COVID-19 在胸部 X 光片中的检测、严重程度评分和患者疾病监测
本文通过开发深度学习模型在胸部 X 光图像中同时检测和分割肺炎从而估计 COVID-19 患者的肺炎严重程度，并进行疾病进展的纵向研究，计算 ' 肺炎比率 ' 以评价疾病严重性，建立住院患者的疾病程度随时间的进展曲线，验证该模型对患者监测任
PDF4 years ago
利用 mmWave 雷达和深度卷积神经网络实时检测多个病人的行为
本研究提出了一种使用 mmWave 雷达和深度卷积神经网络（CNN）的新型患者行为检测系统，支持实时同时识别多个患者的行为，利用三层 CNN 模型对每个患者的行为进行分类，经过训练和测试，在两个患者场景下取得了非常好的推理准确性。
PDF5 years ago
从临床判断中学习：基于半马尔可夫调制带标记霍克斯过程的风险预测
该研究发展了一个连续时间概率模型以用于监测危重患者的生理数据，并对这些患者进行风险预测，该模型的预测结果优于目前的医疗风险评分和其他基线机器学习算法。
PDF7 years ago