44、用于记录老年人认知以筛查认知障碍的LINE聊天机器人

LINE聊天机器人助力认知障碍筛查

用于记录老年人认知以筛查认知障碍的LINE聊天机器人

1. 引言

随着老年人口的持续增加,出现了诸如患病人数增多、人力资源短缺和医疗能力不足等问题。从世界卫生组织2020年公布的十大死因数据来看,2000年至2019年期间,痴呆症导致的死亡人数翻了一番,如今已成为全球第七大死因。据阿尔茨海默病国际协会2020年的一项调查显示,截至2021年,全球约有5500万人患有痴呆症,预计到2030年这一数字将达到7800万,到2050年将达到1.39亿。

痴呆症不仅影响患者自身,还对医护人员、家庭和社会造成影响。2015年,全球痴呆症的总成本为8180亿美元,占当时全球GDP的1.09%,预计到2030年,痴呆症的总成本将增至28万亿美元。痴呆症主要涉及部分大脑功能的丧失,重点在于探究认知变化,如记忆、定向和判断能力。目前,痴呆症的评估和诊断是通过门诊患者及其照顾者,依据客观或主观的认知障碍、神经精神状况等,再进一步通过血液检查、影像学评估和心理评估来进行。

然而,早期痴呆症状通常较为轻微,患者很难察觉,这使得极早期痴呆患者很少进入医疗系统。评估和诊断仍面临诸多困难:
1. 公众无法区分衰老和痴呆的差异,导致错过诊断和治疗的黄金时间。尽管政府和痴呆症相关协会试图通过视频宣传早期痴呆信息,以减少公众对痴呆症的陌生感并提高认识,但目前的宣传方式对公众获取早期痴呆信息的效果有限。
2. 一些认知评估只有在患者认知严重受损时才能检测出来,导致疾病早期被忽视。如果有一种工具能够提前10到20年跟踪公众的认知数据,就能更早地掌握公众的情况,并提供诊断和治疗方法。
3. 照顾者方面的认知评估是比较患者现在和半年前的认知情况,看是否有变化,但大多数人使用不当,导致假阴性(忽视

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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