Djupt lärande har börjat revolutionera flera olika branscher, och tillämpningen av dessa metoder inom medicinen blir nu allt vanligare. Denna studie fokuserar på att undersöka genomförbarheten av spårning patienter och klinisk personal bär Bluetooth Low Energy (BLE) taggar i en strålning onkologi klinik med hjälp av artificiella neurala nätverk (ANNs) och konvolutionella neurala nätverk (CNNs). Dessa näts prestanda jämfördes med relativ mottagen signalstyrkasindikator (RSSI) tröskel och triangulation. Genom att använda tidsinformation kunde ett kombinerat CNN+ANN-nätverk korrekt identifiera BLE-taggens läge med en noggrannhet på 99,9 %. Det överträffade en CNN-modell (noggrannhet = 94 %), en tröskelmodell med majoritetsröstning (noggrannhet = 95 %) och en triangulationsklassificerare som använder majoritetsröstning (noggrannhet = 95 %). Framtida studier kommer att sträva efter att använda detta prisvärda realtidssystem på sjukhus för att förbättra det kliniska arbetsflödet, effektiviteten och patientsäkerheten.
Konvolutionella neurala nätverk genomförs också i REF.
Accurate Real Time Localization Tracking in A Clinical Environment using Bluetooth Low Energy and Deep Learning
{'venue': 'PLoS ONE 13(10): e0205392 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics', 'Medicine']}