欧德蒙：人工智能自动诊断心律失常
近期，百度前首席科学家吴恩达博士也进占了AI医疗领域，在斯坦福大学与研究团队一起训练了一个用来筛选心电图数据中各种点状跳动的机器学习算法，用AI机器医生通过心电图来辨别患者否不存在心律不齐的现象。这一可自动做出临床的新方法对于日常医疗意义根本性，它可以协助人们对有可能丧命的心律不齐的症状作出更佳的辨别，防患于未然。 此外，它还需要在医疗资源更为短缺的地区获取较好的医护服务。
近期，百度前首席科学家吴恩达博士也进占了AI医疗领域，在斯坦福大学与研究团队一起训练了一个用来筛选心电图数据中各种点状跳动的机器学习算法，用AI机器医生通过心电图来辨别患者否不存在心律不齐的现象。这一可自动做出临床的新方法对于日常医疗意义根本性，它可以协助人们对有可能丧命的心律不齐的症状作出更佳的辨别，防患于未然。
此外，它还需要在医疗资源更为短缺的地区获取较好的医护服务。与此同时，在深圳也有一家创业公司，和吴博士一道，走在了领域的前沿：深圳欧德蒙科技有限公司日前公布了一款通过AI技术自动临床心电的产品——迅智H1心电带上，目前早已转入市场并取得了不俗的反响。迅智H1心电带上不具备动态心电监测和分析的功能，收集用户single-leadECG信号，融合云端的自动诊断模型来分辨心律失常事件。目前能分析临床出常窦性心律、室性早搏、室上性早搏、房室传导阻滞、室性心动过速、室性二联律、室性三联律、室上性二联律、室上性三联律、心动过速、心动过缓等多种类型的心电波形，并能记录HRV低低频、pnn50、rMMSD等专业详尽指标。
AI心电图自动临床算法意义根本性心律失常不会造成心肌梗塞、心力衰竭等疾病，但由于部分心律失常事件发作时的心电才能检测出有出现异常，并且信号无法捕猎，患者被迫倒数长年配戴holter来确保身体健康安全性；并且心率动荡的情况下，不会对医生的医疗方式辨别导致影响，例如：二度房室传导阻滞的两种形式的心律失常，心电波形看上去十分相近，但一种不必须化疗，另外一种则必须立刻化疗。AI心电图自动临床算法可以更加有效地辨识辨别心律失常事件，效果甚至早已多达了人类专家，有效地防治防止由于心脏问题带给的受损甚至丧生，对人类现代医疗的意义根本性，吴恩达博士指出这是深度自学提升患者身体健康质量的好机会，能协助医生节省出有大量的时间。
欧德蒙自2014年正式成立至今，致力于通过身体健康智能硬件创建流量入口，持续监测用户身体健康数据并汇聚到核心的人工智能数据平台，通过大大的累积数据，就像一个“机器医生”，不间断地对海量医疗数据、医学工具书、医学杂志、临床临床手册、医疗电子记录等数据展开深度自学训练，更加精准地辨识出有更加多病症。作为一家身体健康物联网产业链企业，欧德蒙享有独立国家的硬件研发与生产、供应链把触、专业的身体健康医疗算法研发、设施软件服务的获取、用户运营以及后末端电子货币服务接入的全栈式服务能力，使得产品需要较慢落地，并很快拷贝。这在身体健康物联网产业领域并不多见。优质的数据沦为最重要的壁垒机器学习的关键在于从海量数据中提供规则和科学知识，正在率领团队利用人工智能临床癌症项目的MIT教授ReginaBarzilay回应，制约AI在医疗领域发展和应用于的最重要问题在于杰出疾病数据的短缺，如果没可信的临床数据临床不能逗留在猜测阶段。
吴恩达博士的团队目前也在与iRhythm合作，融合海量的心律失常的患者数据，对算法模型展开更加深度的训练。而欧德蒙的海量的数据入口为竞争壁垒的大大提升奠下了基础。
一方面，欧德蒙通过自己的硬件产品及获取给第三方的API的形式，搭起大量的数据入口。当前，欧德蒙已终端200余万用户，硬件单月出货量10万件，预测2年内可累积千万级的用户规模，源源不断获取数据，并通过与医生合作展开标示及引领用户自辟标签的形式，累积用作训练模型的数据；另一方面，公司通过参予国家医疗科研项目、与政府与医院合作的形式，从著名医疗机构中提供了数百万份结构化、标签化、电子化的临床临床数据，借以训练和检验智能分析模型。随着数据的大大累积，积木云的算法和模型不会大大获得强化，构成日益提升的竞争壁垒。除了软件和算法的优化，硬件上欧德蒙也在大大地谋求创意。
欧德蒙近日顺利研制了一款心电血压手环，将心电的测量方位从胸部扩展到了腕部，并融合心电和血压数据，通过计算出来脉搏波传导时间（PWTT），让腕式血压数据极具可靠性。血压心电手环将在未来两个月内推向市场，预计将是对欧德蒙硬件+模型+数据优势的更进一步强化。坚信在全球科技工作者的共同努力下，人工智能在医疗行业将不会获得更加深层的发展和应用于。
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