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智能手机革命
在1998年，Rofougaran作为一名后学生AL学生，讲述了Darpa Sbir主题。合同促进的研究引入了新的皱纹：将GPS（GLO BA定位系统）功能添加到单层硅芯片中。对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。 “ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。 “我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。 没有电线的世界将是巨大的。 我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。“ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。“我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。没有电线的世界将是巨大的。我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”
AI智能手机应用程序
BAD 委托 Cochrane 审查，并确定了一些不符合监管要求的基于 AI 的皮肤癌诊断应用程序，这些应用程序可从 Apple 和 Google Play 应用商店下载。目前已发表的证据支持使用 AI 诊断皮肤病，但证据有限。因此，应用程序可能不安全或无效，并且 AI 可能会通过给出错误的诊断将人们置于危险之中。根据我们的调查结果，我们联系了 Apple Store 和 Google Play Store，将这些应用程序报告给相应的团队。随后，Google Play Store 进行了自己的内部审查，并从
智能手机人工智能应用调查
摘要：人工智能 (AI) 是机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程的模拟，因为人工智能是手机领域最近最重要的发展之一。人工智能能够创造奇迹。它可以在我们的日常生活中执行多项任务。一开始，我们的手机没有任何互联网功能，后来智能手机问世，它有互联网功能，可以执行许多计算机可以执行的任务。那时，手机很智能，但并不智能，因为它们无法识别现实世界的事物。后来，当人工智能发明智能手机时，智能手机世界发生了巨大的变化。人工智能与智能手机设备的结合使手机更加智能。
智能手机应用程序的有效性和可靠性...
摘要背景：随着人口老龄化，慢性伤口也随之增加，给卫生系统带来了负担。准确记录和持续测量伤口变得至关重要。研究目的：确定智能手机应用程序在测量下肢慢性伤口表面积方面的有效性和可靠性 (VAR)。患者和方法：2022 年 3 月至 2022 年 8 月，从开罗大学医院选出 61 名（46 名男性和 15 名女性）患有下肢慢性伤口的患者，年龄在 40 至 70 岁之间。通过手动平面测量法和智能手机应用程序（瑞士 Imito AG）对患者进行评估。首席研究员和共同研究员使用 Imito-measure 应用程序进行了两次伤口评估，以测试评分者间信度 (Inter-RR)、评分者内信度 (Intra-RR) 和效度。通过确定智能手机应用程序和度量图表之间的相关性（Pearson 积差相关系数）来调查并发效度。类内 RR 和类间 RR 以类内相关系数 (ICC) 表示。结果：Imito-measure 应用程序的效度、类内 RR 和类间 RR 均极佳，具有很强的正显著相关性 (r = 0.998, p = 0.001)，ICC 为 0.999，95% CI 为 0.998-0.999，测量标准 (SEM) 为 1.83；测量伤口表面积的 ICC 为 0.999，95% CI 为 0.998-0.999，SEM 为 1.85。结论：Imito-measure 应用程序在伤口测量方面表现出色，可以作为临床实践中的评估工具。关键词：慢性伤口，伤口评估，智能手机应用程序，有效性，可靠性。介绍
- 智能手机纳米卫星的phonesat系列
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智能手机对弥散加权成像的可靠性——...
背景：使用安装在智能手机上的医疗应用程序可以查看高质量的神经图像。虽然发现智能手机和台式电脑显示器之间的设备间一致性有利于评估计算机断层扫描图像，但没有用于弥散加权成像 (DWI) 的设备间一致性数据。目的：我们的研究旨在比较使用 Join 智能手机应用程序和使用台式电脑显示器对 DWI 的解释，包括设备间和评分者间一致性以及所用解释时间。方法：两名血管神经科医生使用 Join 智能手机应用程序和台式电脑显示器对连续患有大脑中动脉区域急性卒中患者的 DWI 缺血性变化进行分级。血管神经科医生对所有患者信息均不知情。根据日本神经血管内治疗协会的标准，每张图像被归类为弥散加权成像-阿尔伯塔卒中计划早期计算机断层扫描评分 (DWI-ASPECTS) ≥ 7 或 DWI-ASPECTS <7。我们分析了 DWI-ASPECTS 的设备间一致性和评定者间一致性。比较了 Join 智能手机应用程序和台式电脑显示器评估的 DWI-ASPECTS 的解释时间。结果：我们分析了 111 名患者（66% 为男性；中位年龄 = 69 岁；入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分中位数 = 4）的图像。智能手机和台式电脑显示器之间关于 DWI-ASPECTS 的设备间一致性良好（血管神经科医生 1：κ =0.777，P <.001，血管神经科医生 2：κ =0.787，P <.001）。智能手机（κ =0.710，P <.001）和台式电脑显示器（κ =0.663，P <.001）的评定者间一致性也令人满意。智能手机和台式电脑显示器之间的平均解释时间相似（血管神经科医生 1：1.7 分钟 vs 1.6 分钟；P =.64）；血管神经科医生 2：2.4 分钟 vs 2.0 分钟；P =.14）。结论：使用智能手机应用程序可让血管神经科医生准确快速地估计 DWI-ASPECTS。Join medical 智能手机应用程序在急性中风管理方面显示出巨大的潜力。
智能手机干扰对认知表现的影响
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