Con la creciente prevalencia de sensores de atención médica y su capacidad para comunicarse de forma inalámbrica, es posible controlar de forma continua y remota las características de salud de los usuarios individuales. Además de que estos sensores se comunican con teléfonos inteligentes, también es posible capturar otros comportamientos del usuario (por ejemplo, ubicación, nutrición, actividad) que influyen profundamente en la salud.

Esta presentación describe una solución para monitorear pacientes diabéticos de forma remota que les proporciona alertas predictivas para evitar la hipoglucemia y mejorar los resultados de salud. Como parte de esta solución, la fecha del sensor debe integrarse con el contexto para construir modelos predictivos basados ​​en el aprendizaje automático que brinden información y alertas continuas a los usuarios. Los modelos requieren una rápida adaptación para tener en cuenta los comportamientos modificados a medida que los usuarios reciben comentarios. La presentación explora cómo los modelos están personalizados para el individuo.

Aprenda sobre las características principales de los modelos predictivos, las aplicaciones y los desafíos para implementar el aprendizaje automático adaptable y personalizado en entornos de atención médica.

Cuándo: Enero 25, 2018 1:00pm – 2:00pm EST

Dónde: Evento virtual

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