AI 인공지능을 활용한 공황증상 예측방법

AI 인공지능 기술을 이용한 공황증상 예측방법

이전에는 동맥 혈압을 기준으로 APCO 장치를 사용해서 환자 심장의 출력을 계산하는 방법과 환자에게 직접 심장 출력을 계산하는 방법 2가지를 사용했습니다. 데이터를 삽입하여 비트 출력을 계산하는 tdco 장치를 사용하여 하는 방법도 있다. 유량을 알 수 있는 방법으로 속도로 주입하여 하류의 온도 변화를 측정하는 방법이다. 주입된 표시기는 해당 부위를 흐르는 유체에 의해 결정되는 온도 변화를 측정하여 혈류량을 결정하는 방법도 있다. apco 장치를 사용해 뇌졸중 출력을 계산하는 이전의 방법은 카테터를 환자의 몸에 직접 삽입하는 경우엔 적용되지 않았다. 따라서 침습적이진 않지만 비트당 펄스 압력의 평균 또는 표준 편차를 사용하여 수학적으로 계산되므로 tdco와 비교된다. apco 장치를 사용해 일회성 출력을 계산하는 것은 높은 출력에선 예측할 수 없습니다. 또한, 현재의 금본위 tdco 장치를 이용하면 뇌졸중 볼륨 계산 방법은 apco 장치를 사용해 뇌졸중 볼륨을 계산하는 방법보다 정확하지만 침습적이고 전염의 위험성도 있다. 해결의 방법으로는 현재의 발명에 따르면 ai 기반 계산 장치는 여러 동맥 혈압 값과 동맥 혈압 값의 출력을 계산하는데 이용됩니다. 사전 결정된 범위의 동맥 혈압 값과 뇌졸중 출력을 첫 번째 및 두번째 데이터에 포함해야 합니다. 위의 첫번째 데이터에서 필터링된 세번째 데이터는 위의 동맥 혈압 값을 기준으로 뇌졸중을 수행하는데 사용됩니다. 첫번재 비트 출력 계산 모델을 계산하기 위한 사전 스터디북은 위의 두번째 데이터에서 필터링된 네번째 날 위의 동맥 혈압 값을 기반으로 첫번째 펄스 출력 계산 모델을 학습치로 전송합니다. 위의 일회용 스트로크 계산모델을 이용한 1회용 스트로크 계산모델 및 특정 입력 생성을 위한 전환 연구서 단일 뇌졸중 계산 부서가 포함되어 환자의 동맥 혈압에 해당하는 뇌졸중 볼륨을 계산합니다. 발명의 구현을 바탕으로 ai를 이용해 스트로크출력을 계산하는 방식은 ai를 이용해 스트로크 출력을 계산하는 장치다. ai를 사용해 특정 환자의 동맥 혈압에서 1행정 출력을 계산하여 특정 환자의 동맥 혈압 출력을 계산합니다. 연속 동맥 혈압 값과 여러 환자의 해당 동맥 혈압 값이 포함된 첫 데이터입니다. 두번째 데이터에서 미리 결정된 범위에서 동맥 혈압 값과 뇌졸중 출력을 필터링하는 단계인데요. 위의 첫번재 데이터에서 필터링된 위 동맥 혈압 값을 기반으로 첫번째 펄스 출력 계산 모델의 계산에 활용됩니다. 위 두번째 데이터에서 필터링된 네번째 데이터는 뇌졸중 볼륨을 결정하는데 이용됩니다. 스트로크 일회용 계산 모델은 다른 새로운 모델 생성 방법을 학습하기 위해 이전됩니다. 계산 모델을 두번 사용하여 특정 환자의 동맥 혈압에 해당하는 한 스트로크의 출력을 계산하는 단계도 포함해야 합니다. 발명의 효과는 일반적인 환자 모니터의 혈압 파형 데이터 출력을 사용하여 보다 정확한 작업을 수행할 수 있다는 점입니다. 한 박자의 출력을 계산하기 위해 값비싼 특수 ㅏ테터 구입비용을 줄일 수 있고 한박자 씩의 출력도 예측할 수 있다는 장점이 있어 널리 사용될 기술이라고 생각합니다.