আইট আর মেশিন এর নিয়মে ধারণা করা হয় যে... ...জর্বাদ্য ডায়াবিটিস মডেলগুলো

এই কঠিন অবস্থার ব্যবস্থাপনার জন্য নিয়মিত সতর্ক থাকা দরকার: ডায়াবিটিসের চিকিৎসা, খাদ্য পর্যবেক্ষণ, খাদ্য পর্যবেক্ষণ এবং বিপদজনক আলোর প্রাথমিক লক্ষণগুলো বুঝতে পারা এবং তা দূর করা যায় (আমি যা বলতে চাই) এর ফলে বিশ্বব্যাপী ৫৩৭ মিলিয়নেরও বেশি প্রাপ্তবয়স্ক ব্যক্তির মধ্যে রোগ, এবং ভবিষ্যৎে চিকিৎসা পদ্ধতিকে নিয়ন্ত্রণ করা সম্ভব হয়, যা কিনা এই রোগনির্ণয় করার জন্য কার্যকর ।

স্বাস্থ্যকেন্দ্রে আইওটি এবং মেশিন কি শেখা যায়?

ইন্টারনেটের মাধ্যমে বলা হয় যে শারীরিক উপাদান-এর নেটওয়ার্ক- যন্ত্র সমূহ-এর মাধ্যমে সেন্সর, সেন্সর অথবা এ্যাপার্টমেন্ট-এর মাধ্যমে-এর উপাদান-এর মাধ্যমে পাওয়া যায়, যার মাধ্যমে ইন্টারনেট, সংযোগ ব্যবস্থা এবং স্বাস্থ্য বিষয়ক তথ্য বিনিময় করার ক্ষমতা, আইওটিএস-এর মাধ্যমে সকল উপাদানের ক্ষেত্রে উপাদানের উপর নজর প্রদান করা হয়, এমনকি তা গৃহস্থ্য উপাদানের চাপ, এবং সকল উপাদানের ক্ষেত্রে দ্রুত গতি প্রয়োগ করা হয় (যেমন, সকল উপাদানের ক্ষেত্রে), এমনকি এই সকল উপাদানের ক্ষেত্রে, উপাদানের ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় উপাদান পড়া, উপাদানের ক্ষেত্রে, উপাদান এবং উপাদানের ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় উপাদানের ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় উপাদান পড়ার ক্ষমতা রয়েছে, এবং সকল উপাদান, উপাদানের ক্ষেত্রে, উপাদানের ক্ষেত্রে তা ব্যবহার করা, এবং উপাদানের ক্ষেত্রে তা ব্যবহার করা, এবং উপাদানের ক্ষেত্রে তা ব্যবহার করা সম্ভব।

মেশিন শেখার জন্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শাখা পরিসংখ্যানগত কৌশল ব্যবহার করে প্রত্যেক সম্ভাব্য নিয়মের জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই তথ্য থেকে তথ্য জানতে। কঠিন অবস্থার পরিবর্তে, 180 মিলিসিউজ এবং dLLLCOLD /DL, 100,০০০ দিনের তথ্য প্রবাহের ক্ষেত্রে পরিব্যক্তির্দশ, অথবা বিভিন্ন ধরনের প্রভাবের প্রভাবের ইঙ্গিত দেয়, অথবা বিভিন্ন প্রকার প্রভাবের জন্য নির্দিষ্ট মাত্রার তথ্য, অথবা অনুমান, যা প্রায় ৩০ মিনিট আগে থেকেই পাওয়া যায়।

সিননারগি পরিষ্কার: আইওটি সব সময়, উচ্চ-রেসিক ডাটা সরবরাহ করে যে এমএল অ্যালগরিদমের ট্রেনের মডেলকে ডাকাতির জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য প্রয়োজন, এবং এমএলএলের কাছ থেকে তথ্য গ্রহণ করা সম্ভব এমন তথ্য প্রদান করে যা এই লুপের ঘনিষ্ঠ রূপকে রূপান্তরিত করে, যা রোগী এবং ক্লিনিকের সুপারিশে রূপান্তরিত হয়।

কিভাবে আইওTT ডিভাইস ট্রান্সফর্ম ডায়াবিটিস সংগ্রহ

সিজিএম-এর ব্যাপক দত্তক নেয়ার আগে, ডায়াবিটিস ব্যবস্থাপনার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করা হয়েছে আঙ্গুলেরস্টিক পরিমাপের উপর। সাধারণতঃ ৪-১০ বার করা হয়। এই দৃশ্যগুলো জটিল ধারা এবং রাতভর বিন্যাসের কারণে বেশ কিছু মৌলিক তথ্য সংগ্রহ করেছে।

অবিরাম গ্লুকোজ মনিটর

সিজিএম জিজিএম জি৬, অ্যাবোট ফ্রিস্টাইল লিব্রেয়ার এবং মেডনিনিক গার্ডিয়ান সেন্সর দ্বারা অনুরুপ পানির স্তর পরিমাপ করে। তারা একটি ফোন টুলের মাধ্যমে বেতার অ্যাপে বেতারে পড়া অথবা প্রতি ৫-১৫ মিনিটে হাই-অভিনিউর্টিভ তথ্য গ্রহণ করে।

স্মার্ট ইনসুল পেন এবং পিম্পস

স্মার্ট সক্কেয় কলম (যেমন নভো নর্রন্দর নর্ডের নক্সেনের নাশিষ্য চিকিৎসা সময়, ডোজ এবং টাইপ (পিএন) রেকর্ড অনুসারে, সরাসরি মোবাইল এ্যাপ্লিকেশনের সাহায্যে আইজিএম (যেমন টেইলস এক্সজিএম) এর সাহায্যে CInslisles (রিমেন্ট) টেম্পেল-এর মাধ্যমে সরবরাহ করা যায়, যেমন টরিম-লেম সেল (আইএলএএল), টেইল (আইএল) এর মাধ্যমে, টেইলস-এর মাধ্যমে পাওয়া যায় এমন একটি যন্ত্র যা প্রকৃত হার (যেমন টেইলস) এর মাধ্যমে পাওয়া যায়।

ফিটনেস ট্র্যাকার এবং অন্যান্য সেনসরের অনুসরণ করুন

তবে, এই পরিবর্তনগুলোকে প্রভাবিত করে ।

আনুমানিক ডায়াবিটিস মডেলের জন্য মেশিন টেকনেটিক শেখা

আইওটি যন্ত্র থেকে প্রাপ্ত তথ্য অবশ্যই প্রক্রিয়া, পরিষ্কার করা, পরিষ্কার করা এবং পরিবর্তিত করা উচিত। এমএল অ্যালগরিদমের ব্যবহার পদ্ধতিগত প্রশ্নের ওপর নির্ভর করে: একটি সংখ্যা যা কলকারন মূল্যকে পূর্বাভাস দেয়, শ্রেণীকে একটি আসন্ন (অভিব্যক্তি/নির্ধার্ষ), শ্রেণী (অভিক্ষা/সম্প্রদায়), অথবা সকল রোগীদের ক্ষেত্রে ঝুঁকিতে রূপান্তরিত করা উচিত।

গ্লুকোজের পূর্বাভাসের জন্য রিগ্রেশন মডেল

সবচেয়ে সাধারণ কাজ হচ্ছে ভবিষ্যৎ রক্তস্রোতের মাত্রা অনুমান করা- যা একটি দিগন্তে দেখা যাবে- যেমন ১৫, ৩০, অথবা ৬০ মিনিট আগে। টাইম-অভিযান মডেলগুলো প্রাকৃতিকভাবে পরিচালিত হয়। প্রচলিত পদ্ধতিতে চলমান পদ্ধতিতে (এআইএআইএম) আধুনিক পদ্ধতিতে চলমান মৌলিকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, কিন্তু এখন গভীররূপে সংরক্ষণ করা হয়েছে, যা প্রায় ৩০ বছর ধরে নেটওয়ার্ক ব্যবহারের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে।

ইভেন্ট সনাক্তকরণের জন্য শ্রেণীবিভাগ মডেল

সঠিক গ্লুকোজ স্তর অনুমান না করে, কিছু মডেল কর্তৃক তৈরি করা হয়েছে সাম্প্রতিৎস্যকেম্যকোষ (রক্ত গ্লুকোজ এবং ব্যাকুল্‌স); ৭০ মিলিজিলিমিয়া (এবং হাইপারগলিক্মিয়া) অথবা হাইপারজিলিমিয়ামিয়া (এবং); এই উইন্ডোগুলোতে প্রতিসৈনিক বাইনারি-লুপনামূলক তথ্য রয়েছে, বহুমুখী ত্রুটি, এবং বিভিন্ন উপাদানের মধ্যে রয়েছে বহুবিবাহনাস্তার উপাদানের (যে সমস্ত উপাদানের সাহায্যে) জন্য বিভিন্ন ধরনের উপাদানের সাহায্যে আই.এস.এস. ডি.এস.এস. ডি. এম. (g/ d/ d/d/d/d/d/d/d) ।

রোগী সাব্‌ফিনো তিরুঁটার জন্য প্রক্রিয়া

রোগীদের মধ্যে ডায়াবিটিস কোন ইউনিফর্ম না।

একটি গণনামূলক মডেল তৈরি করা হয়েছে: তথ্য থেকে ডিপ্লোমা:

প্রত্যেক ধাপই নিজেদের বিভিন্ন প্রতিদ্বন্দ্বিতাগুলো ও নকশার মধ্যে তুলে ধরে ।

তথ্য সংকলন ও প্রিন্টের অনুরোধ

আইওটি ডাটা স্ট্রিমগুলো প্রায়ই নি:: অনুপস্থিত (স্রাবণ, সম্প্রচারের ফাঁক, শব্দ, শব্দ (প্রথাগত উপাদান), এবং অবিবর্তনমূলক সময় বিরতি (যেমন স্বল্প দূরত্ব), সংক্ষিপ্ত দূরত্ব (যেমন সংক্ষিপ্ত দূরত্ব), (যেমন, উচ্চারিত ব্যবধান), উচ্চারিত (যেমন, উপাদান), বিনা বাঁধার হার এবং বিভিন্ন ধরনের তথ্য, এবং বিভিন্ন ধরনের পরিদশনা/তথ্যের মধ্যে প্রবেশের ক্ষেত্রে প্রযোজ্যতা (যেমন, প্রতিটি ক্ষেত্রে)।

বৈশিষ্ট্য ব্যবস্থাপক

র‌্যাপ সেন্সরের মান শুধুমাত্র সবচেয়ে ভাল কাজের জায়গা দেয় । ইঞ্জিনিয়ারিং তৈরি করা সম্ভব যা অস্থায়ী শক্তি প্রয়োগ করে: পরিবর্তন (প্রথম), এক্সকুইড (প্রথম), এক্সেস (প্রথমে স্ট্রেটেড), এক্সপার্ট (প্রথম), সর্বশেষ খাবারের পর থেকে শেষ ভোজ, ডায়াবিটিসের উপর, এবং নিম্ন মাত্রার স্কুইড (এলজিএলজিএল) এর সাহায্যে নির্মিত নকশার মতো, "এলজিসি" (এলজিএল), "এলজিএল+র), অনুচক্রিক (প্রসারণিক বৈশিষ্ট্যের নির্দিষ্ট পরিমাণ), যেমন "বিজিড ইঞ্জিন" (এলজিএলজিএল), অনুচক্র), অনুচক্র এবং নিম্ন তাপমাত্রার্‍্যতা (যাশিত তথ্য ভিত্তিক উপাদানের সাহায্যে ব্যবহৃত হয়।

মডেল প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা পরীক্ষা

আইওটি ডিভাইস থেকে তথ্য একটি অনন্য চ্যালেঞ্জের বিষয় তুলে ধরে: একই রোগীর কাছ থেকে নমুনা পাওয়া যায়, অনেক মানসম্মত পদ্ধতির স্বাধীনতা লঙ্ঘন করে । গবেষকদের তথ্য ফাঁস না করে ফেলা হলে, প্রাথমিক পর্যায়ে একটি এক্সেসিয়াম/ অস্থায়ী ট্রেন (মূলতভাবে) ব্যবহার করতে হবে । প্রথম সপ্তাহে একটি এক্সে (অভিনিউ- এম- বি) তথ্যের তথ্য বিশ্লেষণ করা হবে ।

প্রকৃত সময়- সংরক্ষক এবং সমন্বয়

একটি ক্লিনিক বা ভোক্তা সেবা প্রদানকারী অ্যাপ্লিকেশনের মডেলকে অনূসারে একটি মডেল বা গ্রাহকের জন্য ব্যবহার করা প্রয়োজন। এজ/অক্র্থিক-এর মাধ্যমে, যা আইওটি ডিভাইস বা পার্শ্ববর্তী একটি ফোনের উপর ভিত্তি করে এমওএল ব্যবহার করা হয়। নেটওয়ার্ক ত্রুটির উপর নির্ভরশীল প্রভাব সৃষ্টি করে এমন একটি অত্যন্ত জটিল তথ্য প্রদান করা উচিত।

বাস্তব বিশ্ব উদাহরণ এবং গবেষণা অগ্রগতি

ডায়াবিটিসের সম্ভাবনার জন্য বেশ কিছু বাণিজ্যিক ও শিক্ষা ব্যবস্থা এরই মধ্যে আইওটি+ ML এর সম্ভাবনা প্রদর্শন করেছে।

এনডিডিএ-প্যাস্ট্রোনিক্স গার্ডিয়ান ৩ সিস্টেম একটি স্বত:স্ফূর্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা সিজিএম এর উপর ভিত্তি করে সম্প্রদায়িকভাবে সস্যৎৎসৈঙ্গিকভাবে ব্যবহার করে ৩০ মিনিট আগে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে, যাতে একটি সীমা ভঙ্গ করা হলে তা রোধ করা যায়।

গবেষণা ডোমেনে, ওহটি১ডিএম ডাটাসেট (গত ৮ সপ্তাহ ধরে) প্রায় ১ জন রোগীকে নিয়ে গঠিত।

বহিস্থিত লিঙ্ক: [FLT] [FLT] [FO] [FPRM ডাটাসেট এবং মেশিন টাইপ ষ্লুত [FO:] [FR] সম্বন্ধে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কোষের আকার নির্ধারণ করা হয় । [FO]

ব্যাপক আকারে ছড়িয়ে পড়া এড- আইকনকে বাধা ও বাধাগুলো

উল্লেখযোগ্য প্রযুক্তিগত অগ্রগতি সত্ত্বেও, ডায়াবিটিসে আইওটি-সক্রিয় মডেলদের নিয়মিত ব্যবহারের ফলে উল্লেখযোগ্য বাধার সম্মুখীন হতে হয়।

তথ্য এবং নিরাপত্তা

মানসিক স্বাস্থ্যের তথ্য হচ্ছে সবচেয়ে সংবেদনশীল ব্যক্তিগত তথ্য। যখন আইওটি মোবাইল ফোন মেঘে পড়ার সময় তারা ক্রমাগত, নিরব হয়ে যায় একজন ব্যক্তির মনোবিজ্ঞানের একটি গভীর প্রোফাইল তৈরি করে, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং RAA এর মতো নিয়মতান্ত্রিক কাঠামোর মতো কঠোর নিয়ন্ত্রণ করে, যা নিশ্চিত করে যে, ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ করা যাবে (অভিযানী), অথবা তা নিশ্চিত করে যে, ব্যক্তিগত ভাবে নিয়ন্ত্রণ করে রাখা যাবে।

ইন্টারপ্রেটারতা এবং ডিভাইস প্রমিততা

ডায়াবিটিস রোগীদের প্রায়ই একাধিক উৎপাদনকারী থেকে ব্যবহার করা হয়: একটি ডিএক্সকম সিজিএম, যিনি একটি অমার্জিত প্রোটিন পাম্প এবং একটি ফিটবিট টাস্ক ট্র্যাকার (অর্শিয়াল শক্তি, এমকিউএইচটি) ।

মডেল Rultit এবং সাধারণ বিফলতা

বেশিরভাগ ভবিষ্যদ্বাণী করা মডেল তথ্য নির্ভর করে (কিছু সংখ্যক রোগীকে যাদের মধ্যে তুলনামূলকভাবে কম) রোগ আছে (যেমন প্রায় ১০০ জন রোগী) এবং কিছু নির্দিষ্ট জনসংখ্যার প্রতি আসক্ত (যেমন সাদা, উচ্চ-প্রশংসিত, উচ্চ আয়ের জন্য)।

নিয়ম / বাধ্যকরণ এবং স্ট্রংকাল অ্যাড্‌মিনেশন

এফডিএ (অথবা সমমানের দেহ) দ্বারা একটি আনুমানিক অ্যালগরিদম প্রাপ্ত হওয়ার জন্য অত্যন্ত কার্যকরকরণ প্রয়োজন: আদর্শের ব্যবস্থাটি অবশ্যই নিরাপদ, নিরাপত্তা, এবং উচ্চ মানের উপর ভিত্তি করে উচ্চ মানের উপর ভিত্তি করে প্রদর্শিত হবে। FDA এর ডিজিটাল স্বাস্থ্য বিষয়ক সফটওয়্যারের জন্য এই কর্মসূচির উদ্দেশ্য নিম্ন মানের অনুমোদন প্রদান করা, কিন্তু অনেক উচ্চ পর্যায়ের মডেলের (যেমন, উচ্চ পর্যায়ের) ক্ষেত্রে সরাসরি ভাবে যাচাই না করে দেখা যায়, কারণ তাদের অবশ্যই বাণিজ্যিক মানের জন্য যথেষ্ট পরিমাণ খরচ করতে হবে।

ভবিষ্যৎের গতিপথ: কোথায় আইওটি এবং মেশিন শেখার বিষয়টির শিরোনাম

বর্তমান সীমাবদ্ধতা এবং নতুন সম্ভাবনার কথা বলার জন্য পরবর্তী উদ্ভাবন প্রতিশ্রুতি প্রদান করে।

প্লিনি প্লিনি অফিশিয়াল ট্রেনিং এর জন্য শিক্ষা গ্রহণ

একটি মেঘ সার্ভারের মধ্যে রোগীর তথ্য প্রদান করা, বিরুপিত শিক্ষা যন্ত্রে অথবা হাসপাতালের প্রান্তে মডেল প্রশিক্ষণ প্রদানের সুযোগ করে দেয়, যার মধ্যে দিয়ে শুধু একটি মডেল আপডেট (অভিব্যক্তি) কেন্দ্রীয় সার্ভারে (যাকের কারণে) বিনিময় করা হয়। এই পদ্ধতিটি গোপনীয়তা রক্ষা করে (মূল তথ্য কখনো সংরক্ষণ করে না) এবং এর ফলে গুগলের শত শত শত রোগীকে রক্ষা করে।

Multi কাফেরMinhibit তথ্যের

ভবিষ্যতের মডেলগুলো এমনকি আরো সংকেতের সাথে যুক্ত হবে: কেতটওয়ান মনিটর (কোনটানো সিসোসিসের উন্নয়নের জন্য), হর্স (কালিন, গ্লুকগন), নিরন্তর (সুস্থ খাদ্য ব্যবহারের সুযোগ), এবং সামাজিক পরিকল্পনা (স্বাস্থ্যের মাধ্যমে) স্বাস্থ্য সংক্রান্ত তথ্য সরবরাহের ক্ষেত্রে (ন্য)।

প্রান্তের অনুক্রম

বিশেষ যত্নমূলক চিপ (যেমন, গুগল এজ টিইউ, আপেল নিউরাল ইঞ্জিন), যা সম্ভব করেছে একটি স্মার্টওয়াচ বা একটি নিবেদিত ডায়াবিটিসের মডেলকে সরাসরি অনুসরণ করতে।

এপ্রিল - জুন

চিকিৎসা সংক্রান্ত এক প্রধান বাধা হল গভীর শেখার ধরন ।

আরও পড়ার জন্য বহিস্থিত লিঙ্ক: [[F] ডায়াবিটিস ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে AI][FL][FLT] এবং [FLT] আমেরিকান ডায়াবিটিস এসোসিয়েশন [FO] ডিজিটাল স্বাস্থ্যের সাম্প্রতিক খবরগুলো পরীক্ষা করে দেখা । [FO] [FO[ ৩]

অন্তর্ভুক্ত

আইওটি এবং মেশিনের ছেদ হল একটি প্রতিক্রিয়ামূলক, এপিসিডিকাল মডেল থেকে পুন:স্থাপন করা, সম্ভাব্য সম্ভাবনাময়, বুদ্ধিমান, স্মার্ট প্রোটিন সরবরাহ ব্যবস্থা এবং স্বাস্থ্য কেন্দ্রে থাকা অভূতপূর্ব তথ্য প্রবাহের প্রবাহের প্রবাহ - আইওএসজিএস এজিএস-এর মাধ্যমে পাওয়া যায়, যা অস্বাভাবিক ভাবে আবহাওয়া, গতি এবং গতি আর্দ্রতা, গতিবেগ এবং গতি হ্রাস করে থাকে।

এখনো দত্তক নেয়ায় প্রযুক্তিগত, নিয়ন্ত্রণ এবং নৈতিক চ্যালেঞ্জের মধ্যে দিয়ে বাঁধা। তথ্য গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তাকে অবশ্যই বুলেটপ্রুফ বলতে হবে।

আজকে লক্ষ লক্ষ লোকের জন্য, যারা ডায়াবিটিসে আক্রান্ত, তাদের একটা বন্ধ রাখা ক্লপস্‌ সিস্টেমের প্রতিশ্রুতি যা সমুদ্রহীন ভবিষ্যদ্বাণীর কথা বলে এবং তা রোধ করে- সবসময়ের জন্য কোন পরীক্ষা ছাড়া আর বিজ্ঞানের গল্প নয়। এটা আইওটিআর মেশিন ও মেশিনের মতো এক বাস্তব বিষয়।