ඩේවිඩ් හනැක් ඇපල් ඔරලෝසුවක් පැළඳ සිටින රෝගියකුගේ දියවැඩියාව හඳුනාගත හැකි ආක්‍රමණශීලී නොවන විසඳුමක් නිපදවන බවට මෑත මාසවලදී ඇපල් කටකතා පැතිර ගියේය. පර්යේෂකයන් සාමාන්‍ය ඔරලෝසු හෝ සමහර සරල උපාංග හරහා භාවිතා කළ හැකි ක්‍රම සොයා ගැනීමට උත්සාහ කරයි - උදාහරණයක් ලෙස බ්‍රේස්ලට් ආකාරයෙන්. මෙම ප්‍රයත්නයට අදාළව, අධ්‍යයනයක ප්‍රති results ල අද වෙබයේ පළ වූ අතර, එමඟින් ඇපල් වොච් (සහ යම් දුරකට Android Wear) දියවැඩියාවෙන් පෙළෙන රෝගියෙකු 85% දක්වා නිරවද්‍යතාවයකින් හඳුනා ගැනීමට හැකි බව සනාථ කරයි.
එය විය හැකිය ඔබට උනන්දුවක්
ෆිලිප් බ්රෝස් මෙම ප්රදේශයේ පර්යේෂණ තවමත් සිදුවෙමින් පවතී, නමුත් පළමු නිගමන අද ප්රකාශයට පත් කරන ලදී. ඔවුන් පිටුපස සිටින්නේ කැලිෆෝනියා විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂණ කණ්ඩායම වන අතර එය හෘද රෝග විනිශ්චය යෙදුම පිටුපස සිටී. ඔවුන්ගේ යෙදුම DeepHeart නමින් හැඳින්වෙන විශේෂ ස්නායුක අතුරු මුහුණතක් භාවිතා කරයි, යෙදුම දැනටමත් සිදු කර ඇති ගණනය කිරීම් මත පදනම්ව ඉගෙන ගනී. මෙම තාක්ෂණයට ස්තූතිවන්ත වන්නට, දියවැඩියාව හඳුනාගැනීමේදී 85% ක රෝග විනිශ්චය සාර්ථකත්ව අනුපාතයක් ලබා ගැනීමට ඔවුන් සමත් විය.
14 කට අධික පරිශීලකයින් පර්යේෂණයට සහභාගී වූ අතර, එය සාපේක්ෂව විශාල විමර්ශන නියැදියක් බවට පත් විය. ප්‍රතිදානය සතිපතා දත්ත 33කට වඩා වැඩි ප්‍රමාණයකින් සමන්විත වූ අතර, ඒවා ස්මාර්ට් ඔරලෝසුවල සංවේදක හරහා රැස් කර පසුව ඉහළ/පහළ රුධිර පීඩනය, දියවැඩියාව, අධික කොලෙස්ටරෝල් ආදී විවිධ රෝග සඳහා විශ්ලේෂණය කරන ලදී.
එය විය හැකිය ඔබට උනන්දුවක්
විස්තර කරන ලද විමර්ශන සාම්පල දහස් ගණනක් පද්ධතියට ඇතුළත් කර ඇති අතර එය වෙනත් දත්ත ඇගයීම සඳහා යම් ආකාරයක රටාවක් ලෙස සේවය කළේය. ස්නායුක ජාලයකට සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට ස්තූතිවන්ත වන අතර, සාමාන්‍ය සංවේදී ක්‍රියාකාරකම් වලින් ලබාගත් සරල දත්ත මත පදනම්ව, 85% දක්වා සාර්ථකත්ව අනුපාතයක් සහිත දියවැඩියා රෝගියෙකු හඳුනා ගැනීමට DeepHearh පද්ධතියට හැකි වේ. සංවර්ධනය පිටුපස ඇත්ත වශයෙන්ම බොහෝ වැඩ ඇත, ඔබට කියවිය හැකි සවිස්තරාත්මක තොරතුරු මෙහි. කතුවරුන්ට අනුව, දියවැඩියාව හඳුනා ගත හැක්කේ ශරීරයේ එහි පැවැත්ම සංවේදී මිනුම් මගින් හඳුනාගත හැකි බොහෝ සාධකවලට බලපාන බැවිනි.
නමුත් අපේ එක ප්‍රායෝගිකව ක්‍රියාත්මක වෙන්න තව අවුරුදු කිහිපයයි තියෙන්නේ කියලා තමයි කියන්නේ. පද්ධතිය සාපේක්ෂ වශයෙන් හොඳ ප්රතිඵල ඇති වුවද, ඔවුන් තවමත් වැඩ කිරීමට මාරු කිරීමට ප්රමාණවත් නොවේ (සහ සියල්ලටම වඩා නිවැරදි). වැඩි කාර්යක්ෂමතාවයක් ලබා ගැනීම සඳහා, විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කිරීම අවශ්‍ය වේ (අවස්ථා මිලියන ගණනක අනුපිළිවෙල අනුව) සහ මෙය දැනට කළ නොහැක්කකි. ශරීරයේ රුධිර සීනි මට්ටම ආක්‍රමණශීලී නොවන ලෙස මැනීමට ඇපල් විසඳුමක් ඉදිරිපත් කරන්නේ නම්, එයට අවශ්‍ය අමු දත්ත ප්‍රමාණය ලබා දිය හැකිය. එමනිසා, පර්යේෂකයන් උනන්දුවෙන් බලා සිටින්නේ මෙම කර්මාන්තයේ Apple හි උත්සාහයන් තවදුරටත් වර්ධනය වන්නේ කෙසේද යන්නයි.
මූලාශ්රය: ඇපල්සයිසර්
