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新人工智能模型使用百萬(wàn)小時(shí)數(shù)據(jù)分析睡眠

人工智能
隨著生活節(jié)奏加快、工作壓力增大,越來(lái)越多的人受到失眠困擾。世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)全球有約27%的人口存在睡眠障礙,涉及21.6億人;而在我國(guó)18歲以上人群中有5.1億人口存在不同程度睡眠障礙,占比高達(dá)48.5%。

隨著生活節(jié)奏加快、工作壓力增大,越來(lái)越多的人受到失眠困擾。世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)全球有約27%的人口存在睡眠障礙,涉及21.6億人;而在我國(guó)18歲以上人群中有5.1億人口存在不同程度睡眠障礙,占比高達(dá)48.5%。睡眠科學(xué)家長(zhǎng)期以來(lái)一直試圖解開(kāi)我們夜間睡眠的奧秘,通過(guò)篩選腦電波、心跳和呼吸模式來(lái)了解我們所經(jīng)歷的各個(gè)階段。

西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院研究人員建立了一個(gè)新的人工智能模型可以以前所未有的方式揭示睡眠模式。利用與ChatGPT等大型語(yǔ)言模型相同的轉(zhuǎn)換器架構(gòu),該模型一次處理一整晚的睡眠數(shù)據(jù),使其成為有史以來(lái)為睡眠分析創(chuàng)建的最全面的人工智能工具之一。

根據(jù)一份新聞稿,該模型被稱為睡眠補(bǔ)丁基礎(chǔ)轉(zhuǎn)換器(PFTSleep),分析腦電波、肌肉活動(dòng)、心率和呼吸模式,比傳統(tǒng)方法更有效地對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類(lèi),簡(jiǎn)化睡眠分析,減少變異性,并支持未來(lái)的臨床工具來(lái)檢測(cè)睡眠障礙和其他健康風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)過(guò)對(duì)超過(guò)一百萬(wàn)小時(shí)睡眠記錄的大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練,PFTSleep可以為更快的診斷、更準(zhǔn)確的睡眠分期以及更深入地了解睡眠如何影響長(zhǎng)期健康鋪平道路。該研究結(jié)果的詳細(xì)信息發(fā)表在3月13日在線出版的《睡眠》雜志上。

“這是人工智能輔助睡眠分析和解釋的一個(gè)進(jìn)步,”第一作者Benjamin Fox說(shuō),他是西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院人工智能和新興技術(shù)培訓(xùn)區(qū)的博士生?!巴ㄟ^(guò)以這種方式利用人工智能,我們可以直接從睡眠研究信號(hào)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)相關(guān)的臨床特征,并將其用于睡眠評(píng)分,以及未來(lái)的其他臨床應(yīng)用,如檢測(cè)睡眠呼吸暫?;蛟u(píng)估與睡眠質(zhì)量相關(guān)的健康風(fēng)險(xiǎn)?!?/span>

傳統(tǒng)的睡眠研究往往依賴于人類(lèi)專(zhuān)家對(duì)小塊數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分,或者利用現(xiàn)有的人工智能模型,這些模型一次只能分析短片段。但這款新模型一次就可以分析一整夜數(shù)據(jù)。研究人員表示,由于它是在數(shù)千條全長(zhǎng)睡眠記錄(稱為多導(dǎo)睡眠圖)上進(jìn)行訓(xùn)練的,因此它可以發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的推移和不同人群中出現(xiàn)的更細(xì)微的模式,為睡眠研究和潛在的臨床應(yīng)用提供了一種更一致和可擴(kuò)展的方法。

該模型使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練,這種方法可以讓它從生理信號(hào)中提取有意義的模式,如大腦活動(dòng)或呼吸,而不需要人類(lèi)標(biāo)記的數(shù)據(jù)作為指導(dǎo)。

“我們的研究結(jié)果表明,人工智能可以改變我們研究和理解睡眠的方式,”共同資深通訊作者Ankit Parekh博士說(shuō),他是西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的醫(yī)學(xué)助理教授(肺部、重癥監(jiān)護(hù)和睡眠醫(yī)學(xué)),也是西奈山睡眠和晝夜節(jié)律分析小組的主任?!拔覀兊南乱粋€(gè)目標(biāo)是改進(jìn)臨床應(yīng)用的技術(shù),例如更有效地識(shí)別與睡眠相關(guān)的健康風(fēng)險(xiǎn)。”

研究人員強(qiáng)調(diào),PFTSleep不是臨床專(zhuān)業(yè)知識(shí)的替代品,而是一種強(qiáng)大的輔助工具,可以加速和規(guī)范睡眠研究。未來(lái)的計(jì)劃包括將睡眠階段分類(lèi)擴(kuò)展到檢測(cè)疾病和預(yù)測(cè)健康結(jié)果。

“這種人工智能驅(qū)動(dòng)的方法有可能徹底改變睡眠研究,”共同資深作者、西奈山Windreich人工智能與人類(lèi)健康系主任Girish N.Nadkarni博士、公共衛(wèi)生碩士說(shuō)?!巴ㄟ^(guò)更一致地分析整個(gè)晚上的睡眠,我們可以更深入地了解睡眠健康及其與整體幸福感的關(guān)系?!?/span>

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: Ai時(shí)代前沿
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