• ML 的一个子集 • 通常利用人工神经网络 (ANN) 架构 • 结构化和非结构化数据(图像、文本、信号等) • 需要大量的训练数据和计算能力
2024 年 6 月 8 日 — 第一批聊天机器人(最著名的是 Eliza,由 Joseph Weizenbaum 于 1966 年发明)能够尝试图灵测试。基本的模式匹配技术...
摘要 - 专门的深度学习(DL)加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络(SNN)算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统(IoT)系统和护理点(POC)设备的进步。在本文中,我们提供了一个教程,描述了如何使用各种技术,包括新兴的回忆设备,可编程的门阵列(FPGA)和互补的金属氧化物半导体(CMOS),可用于开发有效的DL加速器,以解决各种诊断诊断,模式识别的诊断,信号过程和信号过程中的各种问题。此外,我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后,我们对领域的分析进行了分析,并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势,缺点,挑战和机遇的观点。
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域,包括前沿的健康研究。 1,2 然而,研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题,儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会,166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构,包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲,涉及以下主题:
在撰写本文时,英国脱欧后,英国医疗器械监管正处于过渡阶段。它仍受《2002 年医疗器械法规》(经修订)的约束,该法规将相关欧盟指令转化为英国法律。新的英国监管制度最初是通过《2021 年药品和医疗器械法案》引入的,目的是利用这些权力在 2023 年 7 月 1 日制定次级立法。17 然而,英国政府推迟了这一期限,并延长了之前欧盟标准的适用时间。根据目前的做法,医疗器械根据 CE 标志(欧盟监管标志)被接受进入英国市场,直到 2028 年或 2030 年,具体取决于设备的具体类型。18
Primary Healthcare System Enhancing Project (2024 to 2028) in Sri Lanka, supported by the World Bank ......................................................................................................................................... 20
本文已在米兰举行的第5 silfs研究生会议,2022年帕尔马的AISC中期会议和米兰的ESPP联合会议上发表。我要感谢所有这些会议的观察的观察,他们确实改善了论文。特别感谢(按随机订单)Marco Viola,Giacomo Zanotti,Bruno Cortesi和Arianna Beghetto曾阅读并评论此手稿的各种迭代。最后,我要感谢两位哲学的匿名审稿人和思维科学的评论,对他们的出色而深刻的评论。
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生,技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高,并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂,那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。