Kategoria: Multi-Modal Multi-Task Learning
Rewolucyjna metoda uczenia maszynowego poprawia przewidywanie wyników operacji kręgosłupa – Quantum Zeitgeist
—
in AI for Health Institute, Artificial Intelligence, Fitbit data, long-term outcomes, lumbar spine surgery, Machine learning, mobile health data, Multi-Modal Multi-Task Learning, multimodal machine learning, National Institute of Mental Health., patient questionnaires, patient-reported measurements, patient’s physical and mental health, physical function score, post-operative pain interference, spine surgery outcomes, surgical recovery, Washington University, wearable measurements[ad_1] Naukowcy z AI for Health Institute na Washington University w St. Louis opracowali metodę uczenia maszynowego, aby dokładniej przewidywać powrót do zdrowia po operacji kręgosłupa. Zespół, w tym Chenyang Lu i Jacob Greenberg, wykorzystał dane Fitbit i inne dane zdrowotne do stworzenia modelu, który przewyższa poprzednie. Model uwzględnia zarówno fizyczne, jak i psychiczne czynniki…
