En effet, ces appareils peuvent capturer une variété de bio-signaux du corps humain, tels que la fréquence cardiaque ou les niveaux d’oxygène sanguin, qui peuvent fournir des indications sur l’état de santé d’une personne.
Pour enseigner à un algorithme d’apprentissage automatique à reconnaître des troubles de santé à partir de ces bio-signaux, il est nécessaire de lui fournir des données étiquetées, ce qui peut être coûteux en temps et en ressources.
Cependant, des chercheurs ont développé des méthodes de pré-formation permettant à l’algorithme d’apprentissage automatique de trouver des relations avec moins d’étiquettes, ce qui peut accélérer le développement de nouvelles fonctionnalités de détection de troubles.En utilisant des données bio-signales non étiquetées pour pré-entraîner les algorithmes, les chercheurs peuvent optimiser l’apprentissage de ces derniers et améliorer leur efficacité dans la détection de maladies et de troubles de santé.
Cette approche innovante permet de réduire les coûts et le temps nécessaires à l’étiquetage manuel des données par des experts, facilitant ainsi le développement de nouvelles fonctionnalités sur les appareils portables, tels que la détection de la fibrillation auriculaire.
Grâce à la pré-formation bio-signal, il est possible d’accélérer la découverte de relations entre les bio-signaux et les troubles de santé, ce qui peut avoir un impact significatif sur la détection précoce et le traitement des maladies chez les individus.Boostez votre boutique WooCommerce avec l'IA !
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