Com a crescente prevalência de sensores de saúde e sua capacidade de comunicação wireless, está se tornando possível acompanhar de forma contínua e remota as características de saúde de usuários individuais. Além disso, à medida que esses sensores se comunicam com telefones inteligentes, também é possível capturar outros comportamentos de usuários contextuais (por exemplo, localização, nutrição, atividade) que influenciam profundamente a saúde.

Esta apresentação descreve uma solução para monitorar pacientes com diabetes de forma remota que lhes fornece alertas preditivos para evitar hipoglicemia e melhorar os resultados de saúde. Como parte desta solução, a data do sensor deve ser integrada com o contexto para construir modelos de previsão baseados em aprendizagem de máquinas que fornecem informações e alertas contínuos aos usuários. Os modelos então requerem uma adaptação rápida para contabilizar comportamentos modificados, pois os usuários recebem feedback. A apresentação explora como os modelos são personalizados para o indivíduo.

Conheça as principais características dos modelos e aplicativos de previsão e os desafios para a implantação de aprendizagem de máquinas adaptável e personalizada em configurações de saúde.

Quando: Janeiro 25, 2018 1:00pm – 2:00pm EST

Onde: Evento virtual

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