Hvordan kan hybrid neuromorfisk føderert læring forbedre aktivitetsgjenkjenning i helsetjenester?

Human activity recognition (HAR) er avgjørende for utviklingen av systemer som skal håndtere pasientomsorg og livsstilsstyring i sanntid. Tradisjonelle dype læringsmetoder som brukes for HAR med multimodale data står imidlertid overfor flere utfordringer, som heterogenitet i dataene, personvernsproblemer, høye kommunikasjonskostnader og behovet for effektiv behandling på enhetene. For å møte disse utfordringene har en ny føderert læringsramme blitt foreslått, som kombinerer de beregningsmessige effektivitetene til spiking neural networks (SNNs) med de sekvensielle databehandlingsstyrkene til long short-term memory (LSTM). Denne hybride modellen, kalt spiking-LSTM (S-LSTM), er utviklet for å tilby en mer robust løsning.

Den foreslåtte S-LSTM-modellen benytter surrogate gradient-læring i tillegg til tilbakepropagasjon gjennom tid for å muliggjøre end-to-end læring for multimodale tidsserie-data. Den kombinerer den hendelsesdrevne operasjonelle fordelen med SNN-er med sekvensmodelleringskapasiteten til LSTM-er, og gir dermed en kraftig plattform for å bearbeide tidsseriedata i sanntid. Modellens effektivitet ble vurdert ved hjelp av to offentlig tilgjengelige datasett, og resultatene viser at S-LSTM-modellen overgikk konvensjonelle LSTM-, CNN- og S-CNN-modeller både når det gjelder nøyaktighet og energieffektivitet.

S-LSTM-modellen oppnådde for eksempel en nøyaktighet på 97,36 % for innendørs omgivelser og 89,69 % for utendørs innstillinger, noe som indikerer modellens evne til å tilpasse seg ulike miljøforhold. I tillegg viste resultatene en betydelig forbedring på 32,30 % i energieffektivitet sammenlignet med tradisjonelle LSTM-modeller. Denne forbedringen er spesielt viktig i anvendelser der strømforbruk er en kritisk faktor, for eksempel i bærbare enheter som brukes til kontinuerlig overvåking av pasienter.

En annen viktig innsikt fra denne studien er betydningen av personalisering i HAR. Det ble påvist at finjustering av modellen ved hjelp av lokale data kan øke nøyaktigheten med opptil 9 % for individuelle brukere. Dette funnet representerer et gjennombrudd for mer personlig tilpassede og effektive overvåkningsløsninger i helsetjenester. Personaliserte systemer kan tilpasse seg individuelle brukeres unike mønstre og behov, og dermed forbedre pasientomsorgen på en mer presis og effektiv måte.

Videre er det viktig å merke seg at dette systemet ikke bare er nyttig i helsesektoren, men også kan ha stor betydning i andre bransjer, som industriell automatisering og smart hjem-teknologi. Når systemer blir mer integrerte og data deles på tvers av enheter og plattformer, er det viktig å håndtere personvern og datahåndtering på en sikker måte. Føderert læring tillater modelltrening uten at dataene forlater enhetene, noe som gjør at sensitive data kan holdes innenfor individuelle enheter, samtidig som modellen får tilgang til et bredere datagrunnlag for læring.

En annen nøkkelkomponent i denne teknologien er muligheten for å kombinere flere sensorer og datakilder i sanntid for å gi mer nøyaktige resultater. Ved å bruke multimodalitet – for eksempel sensorer som kan oppdage både bevegelse, temperatur og andre fysiske tegn – kan systemer fange et mer komplett bilde av brukerens aktiviteter. Dette gir potensialet for å utvikle enda mer sofistikerte applikasjoner som kan forbedre både pasientbehandling og personlig livsstilsstyring.

En viktig faktor som bør forstås er at implementeringen av slike systemer krever en balanse mellom teknologiske fremskritt og etiske hensyn. For eksempel, selv om personvernet ivaretas gjennom føderert læring, er det fortsatt nødvendig å vurdere de langsiktige implikasjonene av å stole på maskinlæringsmodeller for helserelaterte beslutninger. Når slike modeller kan påvirke diagnose eller behandlingsplaner, må de være grundig evaluert for både nøyaktighet og rettferdighet.

Hvordan multimodal sensorteknologi kan brukes til å oppdage og spore tankeflukt hos studenter

Tankeflukt er et vanlig fenomen der oppmerksomheten forskyves fra ytre stimuli til indre tanker. Denne prosessen kan ha stor påvirkning på studenters læringsutbytte, ettersom den hindrer konsentrasjon, svekker forståelse og reduserer kritisk tenkning. I klasserommet fører tankeflukt ofte til at studentene mister engasjementet, noe som igjen påvirker deres akademiske prestasjoner negativt. Dette fenomenet har blitt grundig studert, og det er et økende behov for effektive metoder som kan identifisere og overvåke episoder med tankeflukt i sanntid.

I et nylig forskningsprosjekt ble det brukt en kombinasjon av bærbare sensorer, inkludert galvanisk hudrespons (GSR), fotopletysmografi (PPG) og øyetrackere, sammen med avanserte maskinlæringsalgoritmer, for å registrere og analysere tankeflukt blant universitetsstudenter. Denne metodologien, som ble kalt "multimodal sensordatafusjon", viste seg å være svært effektiv for å forutsi og spore episoder med tankeflukt, og de involverte maskinlæringsmodellene oppnådde nøyaktigheter på opptil 89,86%.

Studien avdekket interessante mønstre i hvordan studentene interagerte med sine omgivelser før de opplevde tankeflukt. For eksempel ble det observert at deltakerne ofte fokuserte mer på instruktøren rett før de opplevde en tankeflukt. Denne innsikten åpner for muligheten til å utvikle systemer som kan bruke realtidsdata fra sensorer for å justere undervisningsmetoder eller intervensjoner for å forhindre eller redusere tankeflukt. Det kan for eksempel innebære at lærere får tilbakemelding om studentenes oppmerksomhet og kan tilpasse undervisningen deretter.

En viktig del av forskningen er integreringen av forskjellige typer sensorer som gir et mer helhetlig bilde av studentenes tilstand. GSR-målinger kan gi innsikt i studentenes fysiologiske reaksjoner på stress eller fokus, mens PPG registrerer blodstrøm og hjerteslag, som kan relateres til studentens emosjonelle og kognitive tilstand. Øyetracking-teknologi gjør det mulig å overvåke hvor studentene retter sin oppmerksomhet, noe som igjen kan indikere om de er fokuserte på undervisningen eller om tankene deres har begynt å vandre.

Dette multimodale systemet gir en mer robust løsning sammenlignet med tradisjonelle metoder som kun benytter én type sensor eller rapportering fra studentene selv. I tillegg er det langt mindre inngripende, ettersom studentene kan bruke de bærbare sensorene uten at de blir forstyrret i sin daglige aktivitet.

En annen viktig faktor er det etiske aspektet ved bruk av slike teknologier. Det er avgjørende at studentene føler seg trygge på at deres data blir håndtert på en ansvarlig og respektfull måte. Det må også sikres at personvernet blir ivaretatt, spesielt når det gjelder sensitiv informasjon som fysiologiske data. Dette reiser viktige spørsmål om samtykke, datahåndtering og hvordan resultatene skal brukes på en rettferdig og transparent måte.

Når man vurderer bruken av multimodal sensorteknologi i utdanningssektoren, er det også essensielt å forstå de teknologiske begrensningene. Mens resultatene fra studier har vist imponerende nøyaktigheter, kan de bærbare sensorene fortsatt være utsatt for feil eller forstyrrelser, og maskinlæringsmodellene kan ha utfordringer med å generalisere til forskjellige studenter eller læringsmiljøer. Dette betyr at videre forskning og utvikling er nødvendig for å gjøre disse systemene mer robuste og allsidige.

Endelig er det viktig å huske at selv om teknologi kan spille en viktig rolle i å overvåke og forstå tankeflukt, er det fortsatt menneskelig innsats som spiller den største rollen i å skape et produktivt og engasjerende læringsmiljø. Teknologi bør ikke erstatte lærernes rolle, men heller støtte dem i å tilpasse undervisningen til studentenes behov på en mer informert og responsiv måte.

Hvordan teknologi forbedrer overvåkning av spedbarn med hjerte- og blodsykdommer

I dag har utviklingen av teknologi for fjernovervåkning av spedbarns helse åpnet nye muligheter for både diagnostisering og behandling av hjerte- og blodrelaterte sykdommer. Den økende bruken av bærbare enheter og fjernovervåkingssystemer bidrar til å redusere helserisikoer ved å tilby kontinuerlig overvåkning, noe som er spesielt viktig i områder med begrensede medisinske ressurser eller under oppfølging etter operasjoner. Teknologien har også vist seg å være en verdifull ressurs for både nyfødte og eldre pasienter som lider av kardiovaskulære sykdommer.

En av de mest lovende applikasjonene er fjernovervåkning av hjertefrekvensvariasjon (HRV) hos nyfødte og premature barn. Forskere som Hussein et al. har utviklet et system som gjør det mulig å overvåke HRV hos små barn i områder med begrenset tilgang til helsetjenester. Systemet bruker bærbare elektrokardiografiske (EKG) enheter til å samle inn data om barnets hjertehelse. Ved å analysere disse dataene kan man oppdage abnormiteter som høyt blodtrykk, arytmi og iskemi. Denne typen overvåkning gir viktig informasjon for å forutsi eventuelle helseproblemer og hjelper til med tidlig intervensjon, noe som kan være livredende.

Den nøyaktigheten som disse systemene oppnår, er bemerkelsesverdig. For eksempel viste et forsøk med en ny, utviklet fjernovervåkningsteknologi en spesifisitet på 99,17 %, en sensitivitet på 98,78 %, og en nøyaktighet på 99,02 %. Dette understreker hvor pålitelig og effektiv teknologien har blitt i å overvåke hjertehelse hos spedbarn, og hvordan slike systemer kan bidra til å forhindre sykdommer før de utvikler seg til mer alvorlige tilstander.

I tillegg har forskere som Rudd et al. foreslått fjernovervåkning av spedbarn med enkelt ventrikkel-hjertefeil, et kritisk medfødt hjerteproblem, for å redusere dødeligheten under den interoperative perioden. Spedbarn som lider av slike sykdommer, kan overvåkes hjemme, der fysiologiske endringer kan oppdages tidlig og sendes til helsepersonell for evaluering. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for å støtte intensivbehandling i kritiske perioder mellom kirurgiske inngrep.

I tillegg til hjerte- og blodsykdommer er det også flere systemer utviklet for å overvåke andre fysiologiske forhold hos spedbarn. For eksempel har systemer blitt utviklet for å overvåke pustefrekvens, oksygenmetning og kroppstemperatur via mobile applikasjoner. Disse systemene kobler til ulike sensorer og gir foreldre og helsepersonell tilgang til sanntidsdata. Dette gir ikke bare en bedre forståelse av barnets helse, men gir også en mulighet for å oppdage problemer tidlig, før de blir alvorlige.

Likevel er det flere utfordringer knyttet til fjernovervåkning av spedbarn. En av de største er personvern og sikkerhet. Et av de største problemene med trådløse overvåkningssystemer er risikoen for hacking og jamming av sensorer. Hvis en hacker får tilgang til systemet, kan det føre til feilaktige data som kan føre til feilaktige medisinske avgjørelser. I tillegg er det fortsatt en mangel på standardisering i sensorteknologi, som kan gjøre det vanskelig å integrere forskjellige typer systemer og gjøre dem interoperable.

I løpet av de siste årene har flere løsninger blitt utviklet for å overvinne disse utfordringene. For eksempel er det utviklet teknologier som bruker ikke-kontaktbasert overvåking, som kameraer som registrerer endringer i ansiktsfargen hos spedbarn, noe som kan indikere problemer med sirkulasjonen eller oksygenmetning. Dette kan bidra til å fjerne behovet for fysisk kontakt og gjøre overvåkningen mer behagelig for barnet.

Selv om teknologi har gjort store fremskritt, er det viktig å huske på at disse systemene ikke kan erstatte legen, men fungerer som et komplement til den medisinske vurderingen. Teknologien gir helsepersonell et verktøy for å overvåke helsen til spedbarn i sanntid og gir dem en mulighet for tidlig intervensjon dersom det oppdages endringer i barnets tilstand.