Erkennung von Vitalparametern in neuronalen Netzwerken
Bei der Erkennung von Vitalparametern in neuronalen Netzwerken werden künstliche neuronale Netzwerke verwendet, um physiologische Parameter wie Herzfrequenz, Atemfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffsättigung anhand verschiedener Sensoreingänge automatisch zu messen und zu interpretieren. Diese KI-Systeme können Daten von kontaktbasierten Sensoren, berührungslosen Radarsystemen, kamerabasierten Überwachungssystemen und tragbaren Geräten verarbeiten, um Vitaldaten mit hoher Genauigkeit zu extrahieren. Tiefe neuronale Netzwerke lernen komplexe Zusammenhänge zwischen Sensorsignalen und physiologischen Parametern kennen und ermöglichen so eine robuste Erkennung von Vitalparametern auch unter schwierigen Bedingungen mit Bewegungsartefakten, Rauschen oder schlechter Signalqualität. Zu den fortschrittlichen Architekturen gehören neuronale Faltungsnetzwerke zur Verarbeitung räumlicher Daten von Kameras, rekurrente neuronale Netze für die temporale Signalanalyse und Hybridmodelle, die mehrere neuronale Netzwerktypen kombinieren.
Die Systeme können sich an individuelle Patientenmerkmale, Umgebungsbedingungen und Sensorvariationen anpassen, um eine gleichbleibende Leistung aufrechtzuerhalten. Zu den Anwendungen gehören die kontinuierliche Überwachung in klinischen Umgebungen, die Fernüberwachung von Patienten zu Hause und Notfallszenarien, in denen eine schnelle Bewertung der Vitalparameter entscheidend ist. Die Integration der Quantifizierung von Unsicherheiten hilft Gesundheitsdienstleistern, die Zuverlässigkeit von KI-generierten Messungen zu verstehen.