MedSensor：基于智能手表加速度传感器数据神经网络的药物依从性监测
人工智能
2021-05-20 v1 人机交互
机器学习
摘要
药物依从性差带来了严重的经济与健康问题，包括治疗效果受损、医疗并发症，以及因药物或手术浪费造成的数十亿美元损失。尽管已提出多种干预措施来解决该问题，但仍迫切需要使用轻便、智能且侵入性最小的科技（如智能手表）来开发用户工具，以改善药物使用与依从性。在本研究中，我们对服药活动进行了若干实验，开发了一款智能手表安卓应用以采集来自智能手表的加速度手势数据，并将采集的数据传输至中央云数据库。我们开发了神经网络，随后在传感器数据上训练网络以识别服药与非服药手势。借助所提出的机器学习算法方法，本研究在协议引导手势数据上取得了97%的平均准确率，在自然手势数据上取得了95%的平均准确率。
引用
@article{arxiv.2105.08907,
title = {MedSensor: Medication Adherence Monitoring Using Neural Networks on Smartwatch Accelerometer Sensor Data},
author = {Chrisogonas Odhiambo and Pamela Wright and Cindy Corbett and Homayoun Valafar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08907},
year = {2021}
}