通过可穿戴技术计算机辅助查食障碍的吸收风险:对测试准确性的系统审查和元分析
Derek Ka-Hei Lai1, Ethan Shiu-Wang Cheng2, Hyo-Jung Lim1
1Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China.
Frontiers in bioengineering and biotechnology
|July 13, 2023
概括
可穿戴式传感器在检测与失消症相关的吸收风险方面表现有前途. 然而,目前的机器学习模型需要更大的样本大小和优化的信号处理,以提高在难以吞的个体中识别愿望的准确性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
- 康复技术 康复技术 康复技术
背景情况:
- 吞障碍 (吞困难) 带来了重大的健康风险,包括渴望,这可能导致严重的并发症或死亡.
- 对于失消症的传统诊断方法可能是侵入性的,导致疼痛,不适,恶心和辐射暴露.
- 与计算机辅助查相结合的可穿戴技术为持续或频繁的失调评估提供了潜在的解决方案,使得早期干预成为可能.
结论:
- 虽然可穿戴式传感器显示出用于食障碍查的潜力,但目前的系统显示出相当大的异质性,需要进一步开发.
- 优化信号处理,特征提取和分类器组合,以及更大的样本大小,对于提高诊断准确性和临床实用性至关重要.
- 未来的研究应该专注于提高模型的通用性和性能,以可靠地检测缺食症患者的吸收风险.
