Pesquisadores do Instituto Indiano de Tecnologia Moderna (IIT) e All India Institute of Medical Scientific Research (AIIMS) Jodhpur realmente alavancaram o poder do sistema especialista (IA) para determinar muito melhor os anos de infância.
A abordagem totalmente nova, divulgada na revista de acesso aberto, Miccai, aborda entre um dos mais importantes obstáculos internacionais de bem-estar-a avaliação exata e escalável dos anos de infância de baixa nutrição.
A pesquisa apresentou o Domainadapp- uma estrutura única de descoberta de várias tarefas que altera dinamicamente os pesos do trabalho, utilizando o entendimento do nome de domínio e detalhes comuns.
Isso permite que o sistema prevê com precisão os procedimentos antropométricos essenciais, como elevação, peso e área de braço superior (MUAC), e, ao mesmo tempo, identifique problemas relacionados à desnutrição, como atrofiamento, jogando fora e desnutados.
Embora esses procedimentos sejam também analisados utilizando as técnicas de teste convencionais, eles apresentam obstáculos em relação à subjetividade do funcionário, o longo procedimento de determinar cada faceta individualmente e a ausência de escalabilidade.
“Ao apenas gravar imagens de uma criança, nossa estrutura pode aproximar a condição alimentar sem a demanda por instalações e longas dimensões antropométricas”, descreveu Misaal Khan, um treinador de doutorado em tecnologia clínica da IIT-AIIMS, que liderou a pesquisa.
“Isso torna os más testes nutricionais muito mais rápidos, facilmente acessíveis e muito escaláveis, principalmente em configurações de recursos limitados”, incluiu Khan.
Além disso, uma base do estudo é a Anthrovision-um conjunto de dados de primeira linha que consiste em 16.938 fotos de vários pontos de 2.141 jovens acumulados em ambas as configurações científicas (AIIMS Jodhpur) e do bairro (faculdades do governo federal no Rajasthan).
O conjunto de dados captura histórias, roupas e luzes variados, tornando -o uma fonte durável para progredir na avaliação automatizada de bem -estar de jovens.
Através de extensos tentativas e erros, o Domainadapt mostrou reformas consideráveis sobre as técnicas de conhecimento de várias tarefas existentes, fornecendo uma opção de confiança de AI para acelerar a baixa descoberta de nutrição em todo o mundo.
“Este estudo significa uma ação crucial em relação à acessibilidade da assistência médica justa”, afirmou Khan.
“Ao misturar a IA e a competência do nome de domínio, podemos incentivar funcionários de assistência médica e sistemas de bem -estar público com dispositivos econômicos, exatos e escaláveis”, incluiu ela.
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