数据挖掘&机器学习

【前沿】Sentrian用机器学习技术搭建智能医疗诊断系统

2017-03-10  本文已影响21人  6c6606b4e864

科技媒体医疗网讯 随着人工智能在各领域的应用逐步展开,笔者对海内外AI+医疗健康领域就典型案例、投融资情况、产业内布局作出系列报道,供业内投资人、创业者参考。

本篇为读者介绍的是一家美国的人工智能创业公司,该公司将深度学习技术应用于医疗系统,并兼容于可穿戴设备,实现对患者发病前的精准预警,为AI+医疗健康领域创业的典型案例之一。

Sentrian公司成立于2012年,公司致力于通过生物传感器和机器学习技术来远程监测患者的健康情况,项目旨在实现“早发现早治疗”的远程健康护理模式,从而降低患者住院的可能性。公司总部位于美国加利佛尼亚州。

Sentrian网站图

起源:项目从慢病管理切入

Sentrian公司创立的思路来源于美国国内慢性病患者数量逐年增加的现状,据近几年美国国家卫生委员会发表的一份报告指出,几乎过半数的美国人都至少有一种慢性疾病,而且这一数字在未来几年还可能攀升,并且慢病已经出现了低龄化的趋势,2010年2月《美国医学协会杂志》发表的一篇论文表明:其对美国5001名儿童自1988年开始逐个跟踪到2006年,发现其中2000名左右的年龄分布在8至14岁的儿童患上了需要长期治疗的某种慢性病,例如肥胖症、哮喘等。

目前,在发达国家中进行慢病管理主要运用以下七种模式:慢病护照模式、同伴支持管理模式、专业人员指导的团体交流管理模式、自我管理能力训练计划、同伴辅导、慢病管理系统与社区工作管理模式。Sentrian公司项目的切入口几位慢病管理系统模式。

Sentrian公司致力于建立一个与可穿戴设备相兼容的医疗系统,该系统收集病人数据后利用机器学习算法进行分析,系统内包含慢性疾病的身体数据变化信息,病人的信息将会与这些信息进行匹配比较,系统通过观察细微的关联进行早期确诊。

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