Holograficzne wizualizacje danych z obrazowań resonansem magnetycznym zobtymalizowanych pod kątem algorytmów kwantowych
W celu udoskonalenia tradycyjnych metod sesji biofeedback’u, w miejsce materiałów używanych do stymulacji aktywności umysłej w postaci filmów i gier 2D, Holo Biofeedback zajmuje się opracowywaniem holograficznych materiałów 3D, służących to stymulacji aktywności mózgu w kierunku poprawy bieżącego stanu oraz do osiągnięcia stanu idealnego reprezentowanego poprzez model idealnego stanu mózgu.
Wyświetlane obrazy stanowią trójwymiarowe reprezentacje danych ze skanerów mózgu (NMR, MEG, fNIRS), których rekonstrukcja jest dynamicznie rozwijającą się gałezią nauki będącą obecnie an wysokim poziomie. Przykładem jest technologia szybkiej rekonstrukcji do zastosowań medycznych uniwersytetu Case Western [1].
Predykcyjne dane diagnostyczne holo poprzez algorytmy głębokiego uczenia oparte na algorytmach kwantowych i technologii blockchain
Duże ilości danych produkowanych przez przemysł medycyny diagnostycznej wymagają rosnącej infrastruktury do przechowywania i zarządzania nim w bezpieczny sposób. Jednocześnie te ogromne zbiory danych zapewniają ogromny potencjał do interpretacji i analizy predykcyjnej przy użyciu odpowiednich narzędzi. Odpowiedzi na te wymagania są odpowiednio zapewniane przez technologię blockchain i algorytmy deep learning inspirowane na algorytmach kwantowych.
Technologia Blockchain może ustanowić zdecentralizowany ekosystem danych osobowych, coś w rodzaju cyfrowego biobanku i spersonalizowanej medycyny, gdzie dane medycyny diagnostycznej są przechowywane i utrzymywane, gotowe do użycia przez lekarzy do badań i monitorowania zdrowia pacjentów oraz dostępne dla samych pacjentów, którzy mają pełną kontrolę nad ustawienia prywatności własych danych.
Algorytmy deep learning inspirowane na algorytmach kwantowych mogą konwertować proste dane na potężne źródła danych do analizy predykcyjnej na przykłd za pomocą wartości kombinacji ~ czasu ~ relacji danych.
Dane zoptymalizowane do wykorzystania w algorytmach deep learning inspirowanych na algorytmach kwantowych i wyświetlane jako wizualizacje holograficzne uzyskiwane są z różnych pomiarów, takich jak podstawowe badanie krwi, podstawowe badanie moczu, Holo MRI, Holo NMR, MEG, Holo fNIRS, Holo EEG, Holo ECG , genom, transkryptom, mikrobiom itp., a ich kombinacje mają istotną wartość dla pewnych stanów chorobowych. Główne kategorie, na które można podzielić dane, to: dynamiczny 4D ~, który odzwierciedla stan organizmu w momencie pobierania próbek (badanie krwi, transkryptom, epigenom, proteom, mikrobiom itp.), zawierający zarówno szybko i stopniowo zmieniające się dane, jak i statyczny 3D ~ który pozostaje w większości niezmieniony podczas życia pacjenta (genom, odcisk palca) [2].
[1] D. Ma et al., “Fast 3D magnetic resonance fingerprinting for a whole-brain coverage” Magnetic Resonance in Medicine, vol. 79, no. 4, pp. 2190–2197, Aug. 2017.
[2] P. Mamoshina et al., “Converging blockchain and next-generation artificial intelligence technologies to decentralize and accelerate biomedical research and healthcare,” Oncotarget, vol. 9, no. 5, Nov. 2017.