クラウドに頼らない、ウェアラブル心電計測(AI×ヘルスケア)【論文】

   
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もっと手軽に健康チェックしたい

ヘルスケア用途の腕時計などのウェアラブルデバイスは、個人の健康管理に広く利用されるようになってきた。ウェアラブルデバイスを今後も進化させて行く上では、集められた生体情報の精度を高め、データの判別能力を高めると同時に、ユーザーのプライバシーを保証することが課題となる。

しかし、既存のウェアラブルデバイスは、信号処理やデータ分析・分類アルゴリズムを搭載したクラウドサービスに接続するために、近くのスマートフォンを必要とする。 この際、ノイズ発生やバッテリー性能への影響など、いくつかの問題の発生が課題となっている。

イタリアにあるSapienza UniversityのAlessandro Scirèらは、ウェアラブルデバイスで実行可能な心電図の分析と分類のための新しい軽量アルゴリズムを開発し、ネットワークのエッジでデータの処理と分析を行い、クラウド中心から、より分散したコンセプトへの転換を提案した。

その結果、他のアルゴリズムよりも精度は良かったのだろうか?続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間:Alessandro Scirèについて
論文執筆時はSapienza University所属だったが、現在はイタリア・University of Paviaの産業情報工学科で教員を務めている。自己組織化やソフトマター、レーザー物理学などを専門としている。

フォグコンピューティングに基づくウェアラブル心電計

Fabrizioらの研究のポイントは以下の通りだ。

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    Takashi Kawagoe, Ph.D.

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    転倒予測AI・メディカルAI・医療データサイエンスを専門としています。人工知能学会、日本メディカルAI学会等所属

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