AIQUAN AIoT platform

現在越來越多的IoT聯網裝置被大量佈署,來蒐集資料做分析,來降低公司成本,提高公司產能來賺更多錢是許多企業主可以利用AI來達到的。
我們的AIoT平台應用的地方可以在很多方面,比如說工廠的一些地方裝上IoT來監測產品製造中的數據變化,健康醫療的產品可以蒐集病患的資料來做更好的醫療建議,智慧音箱的製造商可以蒐集使用者的對話歷史紀錄來提高語音的辨識準確率,影像設備製造商可以把錄影蒐集起來做自動判讀,車子設備零件商可以蒐集車子行進中的數據。
蒐集完數據有了Big Data,這時就可以利用我們的Machine Learning專家團隊幫忙客製化演算法,來達到業主的需求,這過程中業主提出想法和我們機器學習專家會開幾次會,釐清問題,經過討論後提出機器學習演算法可以解決的方法步驟。
我們團隊的實績,AIQUAN AIoT platform已經在實際的使用上,蒐集了2000多萬台devices資料,這個平台是可以scalable,所以當有更多的devices我們平台也能穩定的使用。
AIQUAN AIoT platform video 技術介紹 : 點擊Youtube影片(DataCon TW.2018年會錄影)

AIQUAN AI-ECG platform

We integrate heart patch sensor with AI diagnosis for early detetion of irregular heartbeat to reduce the chance of stroke in older seniors. Artrial fibrillation(AF) is the mostly-common seen irregular heartbeat in clinical. The prevalance rate is about 2 % for general public. In epidemiological surveys, it shows that the patients with AF has 4 times higher chance to get stroke than normal people. Therefore, we leverage AI for early detection of AF , and patients can go to hospital for treatment to reduce the stroke in seniors.
我們整合了心臟貼片ECG感應器和利用AI判讀心律不整來降低中風在高齡醫療的發生機率。心房顫動(Artrial fibrillation)是臨床上最常見的一種心律不整,依盛行率調查,估計約2%的民眾曾經有過。根據流行病學的調查發現,心房顫動的病人發生腦中風的機會是正常人的四倍以上,所以我們透過AI來早期偵測出心房顫動,來引導病患就醫,以減少高齡老人的中風發生。

AI-ECG 12-lead world championship AI model

We studied and re-implemented world championship AI model for The China Physiological Signal Challenge 2018: Automatic identification of the rhythm/morphology abnormalities in 12-lead ECGs. There were 34 teams submitted the AI model.
我們優秀的工程師研究並重新實作了世界冠軍的12導AI-ECG模型,這比賽是在中國2018生醫工程的會議裡,共有34隊報名參加。
ai_ecg_12_lead_CPSC2018_world_championship.png

AI model

We work with clients to develop the best AI model in terms of large AUROC( Area Under ROC curve), reduced false positive, good sensitivity(true positive), goog specificity(true negative).
我們有能力設計開發AI模型來符合客戶需求的目標函數,並將AI模型透過系統整合用到現實應用場景中。
roc_curve.png
Example#1: Single lead ECG recording to predict normal sinus rhythm, atrial fibrillation (AF), an alternative rhythm, or is too noisy to be classified.
ecg_classification_algorithms
ecg_neural_network_architecture
AIQUAN is brought by 艾泉資訊股份有限公司