Analize pe înțelesul tuturor ale lucrărilor noastre evaluate de experți, în sănătate digitală, AI și comportament uman.
Cum a devenit un telefon un dispozitiv medical de Clasa I, certificat MHRA, care evaluează simptomele motorii ale bolii Parkinson acasă — folosind deep learning pentru a garanta calitatea datelor și pentru a reduce un test de 25 de minute la sub 4.
Citește analiza →Un studiu prospectiv, desfășurat în două centre, care testează dacă o evaluare pe smartphone cu 16 itemi poate prezice scorurile motorii date de trei neurologi în orb — și ce înseamnă validarea riguroasă pentru măsurătorile digitale în studiile clinice pentru boala Parkinson.
Citește analiza →Un toolkit Python open source care standardizează modul în care simptomele bolii Parkinson sunt măsurate cu dispozitive purtabile și telefoane — transformând datele brute de la senzori în biomarkeri transparenți, comparabili, și scoruri clinice.
Citește analiza →Transformarea înregistrărilor activității cerebrale a sugarilor în imagini pe care o rețea neuronală le poate citi — pentru a prezice un diagnostic de autism cu ani înainte de momentul în care este pus de obicei.
Citește analiza →Învățarea unei rețele neuronale să poarte cunoștințe de la o sarcină financiară la alta — folosind idei din genetica comportamentală și din selecția artificială pentru a învăța mai rapid pe probleme noi.
Citește analiza →Două studii pe peste 1.200 de persoane care măsoară cum variază forța și precizia mâinii în funcție de sex, vârstă, anatomie și stil de viață — și ce dezvăluie asta despre evoluția mâinii umane.
Citește analiza →Un studiu amplu de știință participativă care leagă bias-urile stânga/dreapta ale creierului de abilitatea lingvistică și de experiența socială — și de ce un rar profil „inversat" se comportă diferit.
Citește analiza →O metodă de inițializare a ponderilor pentru rețele neuronale profunde, bazată pe analiză pe intervale — menită să facă arhitecturile profunde, greu de antrenat, să învețe mai fiabil chiar de la început.
Citește analiza →