據(jù)外媒Venturebeat報道，南加州大學(xué)和馬德里卡洛斯三世大學(xué)的一個研究團(tuán)隊利用星空人工智能技術(shù)來預(yù)測嬰兒的發(fā)育障礙。
該團(tuán)隊研究人員在Arxiv.org上發(fā)表論文，利用可穿戴傳感器的日常運動數(shù)據(jù)預(yù)測嬰兒的運動發(fā)育狀態(tài)，對肢體運動模式進(jìn)行了分類，以便預(yù)測嬰兒日后是否有可能出現(xiàn)神經(jīng)缺陷。
該研究團(tuán)隊從南加州大學(xué)的嬰兒神經(jīng)運動控制實驗室提供的數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)，包含從捆綁在嬰兒腳踝上的加速度計、陀螺儀和磁力儀收集的運動數(shù)據(jù)。研究人員手動添加了一些特征，比如年齡、發(fā)育程度評分和發(fā)育標(biāo)簽，然后使用許多二進(jìn)制分類算法構(gòu)建了預(yù)測模型，最終確定了三個最優(yōu)秀的組合來最小化任何一個模型的偏差。所產(chǎn)生的算法會進(jìn)行運算，其預(yù)測非常接近基線。它基于那些運動數(shù)據(jù)來預(yù)測嬰兒前6個月的發(fā)育延遲問題，準(zhǔn)確率達(dá)到83.9%；預(yù)測6到12個月的問題的準(zhǔn)確率也高達(dá)77%。
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