Détection des signes vitaux par réseau neuronal
La détection des signes vitaux par réseau neuronal utilise des réseaux de neurones artificiels pour mesurer et interpréter automatiquement des paramètres physiologiques tels que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire, la pression artérielle et la saturation en oxygène à partir de diverses entrées de capteurs. Ces systèmes d'IA peuvent traiter les données provenant de capteurs à contact, de systèmes radar sans contact, de systèmes de surveillance par caméra et de dispositifs portables pour extraire les signes vitaux avec une grande précision. Les réseaux neuronaux profonds apprennent les relations complexes entre les signaux des capteurs et les paramètres physiologiques, ce qui permet une détection robuste des signes vitaux, même dans des conditions difficiles avec des artefacts de mouvement, du bruit ou une mauvaise qualité du signal. Les architectures avancées incluent des réseaux neuronaux convolutifs pour le traitement des données spatiales provenant de caméras, des réseaux neuronaux récurrents pour l'analyse des signaux temporels et des modèles hybrides combinant plusieurs types de réseaux neuronaux.
Les systèmes peuvent s'adapter aux caractéristiques individuelles des patients, aux conditions environnementales et aux variations des capteurs afin de maintenir des performances constantes. Les applications incluent la surveillance continue en milieu clinique, la surveillance à distance des patients à domicile et les scénarios d'intervention d'urgence dans lesquels une évaluation rapide des signes vitaux est essentielle. L'intégration de la quantification de l'incertitude aide les professionnels de santé à comprendre la fiabilité des mesures générées par l'IA.