Применение Искусственного Интеллекта в Здравоохранении и Реальных Сценариях:

Основные практические решения и добавленная ценность:

Приложения, способные распознавать человеческую активность, обнаруживать падения и осуществлять мониторинг здоровья, революционизированы благодаря прогрессу в технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти приложения могут значительно повлиять на управление здоровьем, отслеживая человеческое поведение и предоставляя критически важные данные для оценки здоровья.

Главная проблема, которую исследователи стремятся решить, заключается в адаптации моделей искусственного интеллекта к индивидуальным пользователям, когда доступных данных мало или когда собранные данные имеют изменчивость из-за изменений во внешних условиях.

Разработан метод под названием CRoP (Context-wise Robust Static Human-Sensing Personalization), который позволяет создавать статические персонализированные модели, сохраняющие способность к обобщению на различные контексты.

Основанная на технике обрезки моделей, CRoP помогает поддерживать способность персонализированной модели к обобщению на различные невидимые контексты, обеспечивая высокую производительность в том контексте, в котором она обучалась.

Метод CRoP увеличивает точность персонализации на 35,23% по сравнению с обычными моделями и обеспечивает улучшение обобщения на 7,78% по сравнению с традиционными методами настройки.

Этот подход особенно эффективен для здравоохранения, где необходима высокая степень адаптивности и надежности моделей.

В заключение, CRoP предлагает новаторское решение для преодоления ограничений статической персонализации, поддерживая баланс между индивидуализацией внутри пользователей и обобщением на разные контексты.