Scientists Improve Delirium Detection Using AI and Rapid-Response EEGs
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。Detecting delirium isn’t easy, but it can have a big payoff: speeding essential care to patients, leading to quicker and surer recovery. Improved detection also reduces the need for long-term skilled care, enhancing the quality of life for patients while decreasing a major financial burden. In the U.S., caring for those suffering from delirium costs Read article >
该研究介绍了利用Vision Transformer和快速反应脑电图（EEG）设备检测老年危重病人谵妄症的方法。通过人工智能和脑电图，研究人员可以客观评估预防和治疗方法，提供更好的护理。NVIDIA GPU的加速性能使研究人员能够更快地完成任务。谵妄症影响了高达80%的危重病人，但传统的临床检测方法存在差距。手持式EEG设备可以提高筛查准确性和经济性，但技术人员和神经学家的缺乏是一个挑战。利用人工智能可以消除神经学家解读结果的需求，并在症状出现前大约两天检测到与谵妄症相关的变化。研究人员将ViT模型应用于EEG数据，提供了新的数据解释方法。手持式快速反应EEG设备的使用也是一个重要的研究发现。
