25、REMICARE:智能药物摄入追踪与医疗助手应用

REMICARE:智能药物摄入追踪与医疗助手应用

1. 引言

在当今快节奏的生活中,无论是教师、学生、商人、家庭主妇还是孩子,都可能成为患者,且大家的日程安排都十分紧凑。生活中的责任和压力众多,这使得人们容易患上各种疾病,因此保持自身的健康至关重要。然而,当患者不在家,甚至不在所在城市或州时,家人很难定期联系并提醒他们按时服药。

在这个科技飞速发展的时代,我们高度依赖各种设备,尤其是智能手机。合理利用科技可以为我们带来更多便利。研究表明,药物依从性每提高 10%,医疗费用最多可降低 29%。在一项涉及数十万消费者的大型研究中,沃尔格林发现依从性每提高 1%,医疗成本可节省约 50 美元。对于患有高血压或糖尿病等慢性病的患者,如果严格按照处方服药,每年平均可节省 4000 - 8000 美元的医疗费用。另一家大公司的研究显示,提高药物依从性可使员工每年的生产力提高 18000 美元。通过适当的药物治疗,每年可避免 89000 名高血压患者过早死亡。

以下是一些常见的服药问题:
1. 每两人中就有一人错过服药剂量,每三人中就有一人忘记是否服药。
2. 每四人中就有一人未能及时补充药物。
3. 在 30 天内,每五名医疗保险患者中就有一人再次入院,其中一半被评为不依从治疗。
4. 41% - 59%的精神病患者很少或根本不服药,这会引发如失业、无家可归和自杀等社会问题。
5. 根据 CVS 药房的数据,近一半患有心血管疾病等慢性病的患者在第一年就停止服药。
6. CVS 药房/Caremark 的研究表明,68%的医生希望在患者不依从治疗时得到通知。

虽然已经开发了一些应用程序来解决这些问题,但它们尚未完善

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值