今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案，线上与线下验证得分均为0.719，采用的是单模树模型。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 吴恩达带领的斯坦福机器学习组(Stanford ML Group)最近开发了一种深度学习新算法，能诊断14类心律不齐，准确率可以媲美人类医生。
心脏病是全球范围内的主要健康问题之一，准确的诊断对于患者的治疗至关重要。传统的心脏病诊断方法通常依赖于医生的经验和一系列的医学检查，但随着机器学习技术的发展，其在心脏病诊断中的应用呈现出巨大的创新潜力。本文将深入探讨机器学习在心脏病诊断中的创新，包括部署过程、实例展示以及未来的发展方向。
在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。
“医工结合科研创新支持计划”（以下简称：计划）由清华大学大数据研究中心、北京清华长庚医院和清华大学临床医学院联合发起，旨在全力推动医疗大数据与人工智能技术深度融合的科研创新。该计划重点支持的研究课题，包括健康大数据与人工智能、智能医学影像工程、精准能量外科技术等方向，研究团队均由清华大学专注数据科学技术创新的工科教授（助理教授及以上）和专注科研的学术型医生（副主任医师及以上）组成。以下内容为该计划部分成果展示：
现如今，IoT数据，实时流式数据分析（streaming analytics），机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步，同时成本也比以前要低，这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析。
本文介绍由牛津大学的Dani Kiyasseh等人发表于Nature Communications的研究成果：在违反独立同分布假设的实例中训练的深度学习算法会受到破坏性干扰，作者为了减轻这种干扰，提出了一种持续学习策略CLOPS。在四个持续学习场景的三个场景中，CLOPS在泛化性能和后向转移两个方面都优于最先进的方法GEM和MIR。该框架有望为设计能够长期保持稳健的诊断系统铺平道路。
目前房颤带来了巨大经济健康负担，而房颤的及早检出对该疾病防治极其重要。根据既往的资料，目前主推机会性筛查（opportunistic screening），因其可以增加房颤的检出率，同时相比与普查更加节约医疗资源。但是这些资料大多等级水平较低，参考价值有限。机会性筛查到底是否有效，值得商榷。
【导语】本文对传统的人工数学建模和机器学习的优缺点进行了介绍和比较，并介绍了一种将二者优点相结合的方法——解耦表示学习。之后，作者利用 DeepMind 发布的基于解耦表示学习的 beta-VAE 模型，对医疗和金融领域的两个数据集进行了探索，展示了模型效果，并提供了实验代码。
本篇文章是伍冬睿教授及其领导的研究团队成员在生理计算中的对抗攻击与防御方面的综述。本文系统性综述了生理计算主要研究领域、不同类型的对抗攻击、其在生理计算上的应用以及相应的防御措施，从而填补了这一空白。
心电图是医院心脏疾病常用辅助诊断指标。心电图由于其价格低、无创的特性被广泛用于心脏疾病的预筛查以及体检中，每天的检测量巨大。目前，多导联的心电图设备已经广泛用于临床当中，部分设备已经具有自动分析诊断功能，但自动分析对于多心电异常事件的判别还不够精确，需要医生做进一步修改。
这位苹果巨头正在研究一种先进的心脏监测功能，以预测未来智能手表的未来状况。有了这个，他寻求曾经是一个简单的配件成为一个严重的医疗设备。 📷 知情人士透露，苹果公司为其智能手表的未来版本开发了一种先进的心脏监测功能，这是将曾经的时尚配件变成一种严重的医疗设备的更广泛推动力的一部分。 其中一位人士说，目前正在测试的一个版本要求用户用不用手指的两只手指收紧Apple Watch框架。接下来，不可察觉的电流通过胸部追踪心脏中的电信号并检测任何异常。 这些医学检查，即心电图（ECG），在办公室，医院和救护车中很常见。
12月5日消息，据中国科学技术大学官网消息，该校吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员等人实现了基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测，突破了100余年来心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。
雷锋网消息 3月16日，斯坦福大学医学院研究人员在洛杉矶新奥尔良举行的美国心脏病学会第68届年度科学会议和博览会上公布了一项基于Apple Watch的心脏研究结果。
老肥今天和大家分享的是山东省第三届数据应用创新创业大赛的心电图智能事件识别赛题的Top2方案，完整代码已开源，需要的同学可以点击底部阅读原文一键直达。
搞工程的平时压力都不小，总失眠，疫情期间又经常早期做核酸，导致作息不规律，身体出现了问题。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
ECG 是医疗实践中的基础工具，全世界每年有超过 3 亿张心电图，它在诊断心律不齐过程中起关键作用。近日，吴恩达团队在 Nature Medicine 上发表了一项研究，开发了一种深度神经网络，可基于单导程 ECG 信号分类 10 种心率不齐以及窦性心律和噪音，性能堪比心脏病医生。
人工智能技术的开发都需要大量的数据，这些数据就是人工智能技术的基础。但是这些数据要想被利用起来，并适合于人工智能训练用的数据，则需要按照一定的规则加以处理和清洗，如果是医疗用的数据进一步需要专业医生的标注。
生理计算使用人类的生理数据作为系统的实时输入。其包括或者与脑机接口、情感计算、自适应自动化、健康信息学以及基于生理信号的生物识别等领域高度重合。生理计算增加了从用户到计算机的通信带宽，但也易受各种类型的对抗攻击，其中攻击者故意操纵训练和/或测试样例来劫持机器学习算法的输出，可能导致用户困惑、受挫、受伤甚至死亡。然而，生理计算系统的脆弱性没有得到足够的重视，并且学界目前不存在针对生理计算领域的对抗攻击的综述。本文系统性综述了生理计算主要研究领域、不同类型的对抗攻击、其在生理计算上的应用以及相应的防御措施，从而填补了这一空白。希望本综述能吸引更多关于生理计算系统脆弱性的研究兴趣，更重要的是，能让更多人关注并投入使生理计算系统更加安全的防御策略的研究。
还登上了影响因子2.943的Biomedical Signal Processing and Control期刊。
点击图片立刻参与！ 在快节奏的社会下，人们需要一种简便且准确的心脏检测方式。 作者 | 来自镁客星球的家衡 近些年，似乎每隔一段时间，我们就能从社会新闻中看到有人骤然猝死的消息。 根据世卫组织（WHO）的定义，身体健康或看上去健康的人，在短时间内因自然疾病突然死亡，就叫猝死。但事实上，猝死的人群大多患有某种心血管疾病。平时，心血管疾病以慢性病的姿态潜伏，但随时都能扣动扳机，带走一条鲜活的生命。 “因为检查不便利，所以心脏疾病其实是一种隐形的疾病，但很多人忽视了筛查，最终会造成悲剧。”芯跳医疗CEO李拿云告
整体的研究，基于吴恩达团队在2017年的一篇已经发在Arxiv上的论文（文末有地址）。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
据统计，全世界因病死亡者有三分之一是死于心脑血管疾病,因此对于心脑血管疾病的早期诊断和治疗，特别是用人工智能推动诊治水平的提升，具有十分重要的意义。
前面做了一个心电图的demo 心电图，结果发现那个心电图是静态的，是应用一启动就已经画好了的，整个页面向左滑动而已
本文以世界人工智能创新大赛（AIWIN）心电图智能诊断竞赛为实践背景，给出了数据挖掘实践的常见思路和流程。本项目使用TextCNN模型进行实践。
今天社保中心来了一位钉子户，90多岁的王大爷又兴高采烈的来给自己快120岁的老父亲领社保了!
随着新冠疫情防控政策全面转入“乙类乙管”新阶段，自我健康监测管理更加重要，特别是老年人和患有基础疾病的人群，感染新冠病毒后容易出现“沉默性缺氧”现象，若不能及时加以发现和医治，极有可能发展成为危重情况。因此，防疫专家建议脆弱人群应尽早在发病初期进行抗病毒药物治疗，并使用便携式家用血氧仪进行自我监测。
11，12月一堆展会，而且都是嵌入式，IOT，芯片，医药类的，不看可惜了，今天这个展会就离学院5公里左右，冲了！要是你今天看了我的文章，其实你明天，也就是4号，还是可以去看展的（比较小）。
今年的高考将于本周末正式拉开大幕，看似风平浪静的考场内外却暗藏作弊与反作|弊手段的较量。在考生众多的河南省，今年又有多项考试纪律出台，其中就包括不准考生携带除身份证件及准考证之外的任何物品（包括文具）
脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
在第六届北京智源大会上，北京大学第一医院副院长、心血管研究所所长、北京大学第一医院-智源联合实验室牵头人李建平教授以「临床心肌缺血预测手段及困难」为题，分享了AI在冠心病诊断以及临床心肌缺血预测等方面的全新探索与实践。
本文介绍由哈佛大学计算机科学系Rayan Krishnan 等人发表在 Nature biomedical engineering 上的一篇综述《Self-supervised learning in medicine and healthcare》。常规的深度学习模型需要大量标注的数据作为训练集，例如计算机视觉常用的数据集 ImageNet 包含了 21,000 类 1600 万张图片。然而对于医疗数据来说，想要获取这样规模的标注数据是非常困难的。一方面，标注医疗图像需要拥有专业的医疗知识；另一方面，不同于普通物体，我们一眼就可以分辨，医疗图像往往需要医学专家花费数分钟进行确认。因此，如何利用大量的无标签数据对于 AI 医疗的发展至关重要。自监督学习通过构建一系列的自监督任务来进行预训练，使得模型可以提取到更有用的特征，然后在有标签的数据集中进行进一步训练，使得模型在标注数据较少的条件下也能获得较好的泛化能力。文章展望了自监督学习应用于AI医疗的发展趋势，并介绍了两类近年来被广泛研究的用于 AI 医疗的自监督的预训练方法：对比学习和生成学习。
12月28日消息，由于美国政府拒绝推翻苹果两款Apple Watch新品侵犯医疗科技公司Masimo无创血氧传感或脉搏血氧测定法相关专利，使得针对这两款Apple Watch在美国的禁售令正式生效。对此，苹果公司于当天向美国联邦巡回区上诉法院提出上诉，希望暂停禁令，这一上诉已经获得了法院的批准，这也使得两款Apple Watch可暂时避免被禁。
随着连接设备变得越来越流行和易于访问，与物联网设备相关的安全风险正引起开发人员的严重关注。 五年前，我在纽约市第一次参加物联网(IoT)会议，当时“数字转型”(digital transformation)一词刚刚开始成为一个热门词汇，物联网设备正随处可见。就在那时，我意识到所有这些相互关联的“东西”对网络安全的影响。 如果没有物联网，设备仅仅是一件设备。他们运行代码，并被用来达到某一个特定的目的。它可以是你的恒温器，车库开门器，或心电图机的程序。现在，在物联网的世界所有这些设备都是相互连接的。可以很方便的
据悉，苹果内部近期将头显操作系统从原定的“realityOS”改名为“xrOS”，名称中的“xr”意味拓展现实，包括虚拟现实 (VR）、增强现实（AR） 和混合现实 （MR）等概念。
2017年7月，FDA发布了一项名为Digital Health Innovation Action Plan（DHIAP）的数字健康创新行动计划。在该计划的推动下，2018年获得FDA许可的医疗科技项目涌现。
设计并制作一个生理监测装置，能够实时监测人体的心电图、呼吸和温度，并在LCD液晶显示屏上显示相关数据。
决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。与传统的线性回归模型不同，决策树回归模型能够捕捉到非线性关系，并生成易于解释的规则。
选自IEEE Spectrum 机器之心编译 机器之心编辑部 来自美国西北大学的研究团队为心脏病患者开发了一种可溶解的智能起搏器，并与可穿戴的传感器网络相连，全面监测患者心律，预计将在 5 年内投入临床使用。 进行心脏血管手术后，许多患者需要一个临时起搏器来帮助他们稳定心率。该装置由一个脉冲发生器、一根或多根绝缘导线以及每根导线末端的电极组成。脉冲发生器是一个有金属外壳，包含小型计算机和电池的电子电路，它负责调节发送到心脏的脉冲。电线的一端连接脉冲发生器，另一端连接的电极则放置在心脏的一个腔室内。 但传统的
心电图智能事件识别 背景 心电图（ECG）是一种简单、经济的院内检查手段，是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别， 有望减轻医生工作负担，并降低人工造成的漏诊。对于某一时长的 ECG 数据，识别其包含哪些心律失常事件，是目前热门的研究方向。 赛题任务 本任务提供原始电信号数据，并据此识别心电信号中所隐含的心律失常事件。 数据集介绍 数据一共包含39732条心电数据，被随机划分为训练集和测试集，比例为7:3。 ecg_data文件夹下的所有心电数据，文件名就是此样
解决这个问题很简单，可以通过找到峰值，然后减去它们的X坐标来测量它们之间的水平距离来解决。这可以通过使用可用的工具和库有效地完成。然而，我们的目标是训练一个神经网络来预测两个峰之间的距离。一旦我们证明了神经网络可以处理这一任务，我们就可以在更复杂的端到端学习任务中重用相同的架构，而测量距离只是学习更复杂关系的一种手段。这源于深度学习的理念，即我们应该尝试让神经网络学习特征，而不是让工程师手工编码特征并希望这些特征是最相关的。如果我们能证明神经网络可以学习距离特征，我们就可以在更复杂的网络中使用它，在这些网络中，最终结果将取决于距离以外的许多其他因素。这些任务的典型例子是解释心电图或天文数据。
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