Rivoluzionare la tecnologia indossabile l’algoritmo di frequenza cardiaca ultradefinitivo di Edge Impulse e l’espansione della suite sanitaria

Rivoluzionare la tecnologia indossabile con l'algoritmo di frequenza cardiaca ultradefinitivo di Edge Impulse e l'espansione della suite sanitaria

L’apprendimento automatico viene utilizzato in quasi tutti gli aspetti della nostra vita e in diversi campi. È una tecnologia sempre più diffusa e trova applicazioni in molte aree. La sua rilevanza è particolarmente importante nel campo della medicina perché è essenziale per migliorare le procedure sanitarie. L’apprendimento automatico sta rivoluzionando il modo in cui affrontiamo i problemi medici, dall’identificazione delle malattie alla previsione degli esiti del paziente, conducendo infine a una migliore assistenza ai pazienti e alla ricerca medica.

Di conseguenza, una società chiamata Edge Impulse, specializzata nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale su dispositivo, ha annunciato il lancio di quello che dichiara essere l’algoritmo di misurazione del battito cardiaco più piccolo e preciso. Hanno anche sottolineato che richiede solo un sedicesimo della memoria dei concorrenti.

I ricercatori sottolineano che questo innovativo algoritmo funziona come un detective di salute del sistema nervoso per il nostro corpo. Per comprendere come il sistema nervoso autonomo viene mantenuto in equilibrio, esamina i cambiamenti del nostro battito cardiaco e gli intervalli tra i battiti. La nostra salute generale, compresa la salute del cuore, i livelli di stress e la velocità con cui ci riprendiamo dalle attività, dipende da questo equilibrio.

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Con l’aiuto di un sensore semplice che misura la luce che attraversa la nostra pelle (un fotopletismogramma), l’ingegnosità dell’algoritmo consente di fornire valori precisi di frequenza cardiaca e variabilità della frequenza cardiaca. Spesso indossiamo dispositivi indossabili come quelli indossati sul dito che contengono questo sensore. La misurazione e l’analisi degli intervalli di battito cardiaco (IBI) sono fondamentali per lo studio della fisiologia e della salute cardiovascolare. La variabilità della frequenza cardiaca (VFC) misura la variazione nel tempo tra battiti cardiaci successivi e va oltre la misurazione della frequenza cardiaca stessa.

L’algoritmo utilizza principalmente sensori basati sulla luce come quelli utilizzati nei braccialetti fitness e negli smartwatch, ma può anche utilizzare sensori di elettrocardiogramma (ECG). È estremamente intelligente: pur utilizzando solo un sedicesimo della memoria rispetto al suo concorrente più vicino, può diagnosticare la fibrillazione atriale, rilevare le cadute, monitorare il sonno, valutare lo stress e riconoscere i cambiamenti nei livelli di attività.

Hanno algoritmi per misurare la temperatura corporea, monitorare il movimento e tracciare dati sull’attività cerebrale tramite elettroencefalogrammi (EEG). Edge Impulse ha sviluppato dashboard dati per il monitoraggio in tempo reale e un lago dati di ricerca per migliorare ulteriormente questi algoritmi.

I ricercatori hanno sottolineato che questo riduce significativamente il denaro necessario per la ricerca e lo sviluppo (R&D) per produrre algoritmi unici. Hanno anche evidenziato che le soluzioni HR / HRV di Edge Impulse utilizzano algoritmi moderni, il che elimina la necessità di affinamento dell’algoritmo laborioso e complicato.

Edge Impulse offre inoltre un’infrastruttura robusta per consentire la crescita di indagini cliniche centralizzate e decentralizzate, ospitando gruppi di soggetti piccoli e grandi. Questa scalabilità è fondamentale per test e convalida estesi poiché garantisce che l’insieme di dati utilizzato sia diversificato e riduca i pregiudizi del modello.