據(jù)外媒Venturebeat報(bào)道，南加州大學(xué)和馬德里卡洛斯三世大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)利用星空人工智能技術(shù)來預(yù)測(cè)嬰兒的發(fā)育障礙。
該研究團(tuán)隊(duì)從南加州大學(xué)的嬰兒神經(jīng)運(yùn)動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)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(jì)、陀螺儀和磁力儀收集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。研究人員手動(dòng)添加了一些特征，比如年齡、發(fā)育程度評(píng)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(cè)模型，最終確定了三個(gè)最優(yōu)秀的組合來最小化任何一個(gè)模型的偏差。所產(chǎn)生的算法會(huì)進(jìn)行運(yùn)算，其預(yù)測(cè)非常接近基線。它基于那些運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)嬰兒前6個(gè)月的發(fā)育延遲問題，準(zhǔn)確率達(dá)到83.9%；預(yù)測(cè)6到12個(gè)月的問題的準(zhǔn)確率也高達(dá)77%。
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