據(jù)外媒Venturebeat報道，南加州大學和馬德里卡洛斯三世大學的一個研究團隊利用人工智能技術(shù)來預測嬰兒的發(fā)育障礙。

　　該團隊研究人員在Arxiv.org上發(fā)表論文，利用可穿戴傳感器的日常運動數(shù)據(jù)預測嬰兒的運動發(fā)育狀態(tài)，對肢體運動模式進行了分類，以便預測嬰兒日后是否有可能出現(xiàn)神經(jīng)缺陷。

　　該研究團隊從南加州大學的嬰兒神經(jīng)運動控制實驗室提供的數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)，包含從捆綁在嬰兒腳踝上的加速度計、陀螺儀和磁力儀收集的運動數(shù)據(jù)。研究人員手動添加了一些特征，比如年齡、發(fā)育程度評分和發(fā)育標簽，然后使用許多二進制分類算法構(gòu)建了預測模型，最終確定了三個最優(yōu)秀的組合來最小化任何一個模型的偏差。所產(chǎn)生的算法會進行運算，其預測非常接近基線。它基于那些運動數(shù)據(jù)來預測嬰兒前6個月的發(fā)育延遲問題，準確率達到83.9%；預測6到12個月的問題的準確率也高達77%。

（責編： 劉夢瀟）

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