Apple Watch bị vỡ, người dùng kiện Apple đòi 5 triệu USD

Apple Watch bản 10.000 USD bị nhà sản xuất bỏ rơi

Fall Detection có thể chủ động phát hiện khi người dùng gặp phải vấn đề về sức khỏe. Đó có thể là trường hợp đột quỵ, bị té ngã hay bất tỉnh vì một lý do nào đó khác.

Lúc này, chiếc đồng hồ sẽ phát ra âm thanh báo động và gợi ý cho người dùng một vài tùy chọn liên lạc nhờ trợ giúp. Trong vòng 1 phút, nếu người dùng không trả lời, hệ thống của Apple sẽ đếm ngược 15 giây trước khi tự động gọi cho đầu số khẩn cấp được cài đặt sẵn.

Apple Watch Series 4.

Mới đây, Fall Detection vừa cho thấy sự hiệu quả của tính năng này khi cứu sống một người đàn ông Thụy Điển. Chia sẻ với báo giới, Gustavo Rodriguez (34 tuổi) cho biết, trong lúc nấu ăn, anh bất ngờ bị ngã gục bởi một cơn đau lưng dữ dội. Chiếc đồng hồ ngay sau đó đã gợi ý và hỏi rằng chủ nhân của mình có muốn gọi tới đầu số cấp cứu hay không.

Apple Watch Series 4 có khả năng nhận biết khi người dùng bị ngã đột ngột, sau đó đưa ra những giải pháp để phục vụ việc cứu nạn ngay tức khắc.

Gustavo cho biết anh đã cố tìm đến chiếc điện thoại nhưng không thể vì nó ở quá xa. Rất may cho anh chàng này khi chiếc Apple Watch mới mua đã thực hiện việc báo động để cứu chủ nhân của nó. Mẹ của Gustavo đã di chuyển đến chỗ anh từ một căn nhà gần đó và nhanh chóng gọi cho bệnh viện.

Chia sẻ về màn “chết hụt” của mình, Gustavo cho biết: “Khi mua chiếc đồng hồ, tôi thực sự không quan tâm mấy đến tính năng này vì nghĩ nó chỉ phục vụ cho mục đích quảng cáo”. Sau câu chuyện này, suy nghĩ của anh chàng đã thay đổi khi Gustavo giờ đây không thể sống thiếu chiếc Apple Watch của mình.

Tuấn Nghĩa (Theo Aftonbladet)

iPhone Xs, Xs Max và Apple Watch bắt đầu được giao hàng tại Trung Quốc

Apple đã bắt đầu giao hàng iPhone Xs, iPhone Xs Max và Apple Watch Series 4 cho những khách hàng đã đặt trước.

Amazon và thành công đột phá nhờ trí tuệ nhân tạo

Robot y tá và bác sĩ trí tuệ nhân tạo 'thống trị' y học tương lai

Ước tính, nhiễm trùng nặng dẫn đến sốc nhiễm trùng có tỷ lệ tử vong gần 50% ở Mỹ. Trên thực tế, ngay cả những nhân viên ngành y cẩn thận nhất cũng có những lúc phạm sai lầm vì mệt mỏi hoặc bỏ sót những dấu hiệu quan trọng. Đó là lý do mà một số bệnh viện ở Mỹ đang thử nghiệm sử dụng trí thông minh nhân tạo nhằm phát hiện nhiễm trùng trong chăm sóc y tế. Các nhà nghiên cứu cho rằng những dự án thí điểm này là ví dụ đầu tiên về việc AI được tích hợp vào hoạt động của bệnh viện, cùng với dữ liệu hồ sơ y tế điện tử và cảnh báo được đưa vào quy trình công việc của các bác sĩ.

Trong tháng tới, bệnh viện đại học Duke ở thành phố Durham của nước Mỹ sẽ chính thức ra mắt Sepsis Watch, một hệ thống dựa trên AI để xác định các trường hợp nhiễm trùng khởi phát và sớm đưa ra cảnh báo. Ban đầu, hệ thống này sẽ được triển khai trong khoa cấp cứu và sau đó sẽ dần mở rộng đến các khoa khác trong bệnh viện và bộ phận chăm sóc đặc biệt. Theo giám đốc Viện cải thiện sức khỏe và cũng là một trong những người đứng đầu dự án, ông Suresh Balu cho biết: "Điều quan trọng nhất là phát hiện ra các trường hợp này sớm trước khi họ đến bộ phận chăm sóc đặc biệt."

Sepsis Watch được đào tạo thông qua việc học sâu (deep learning) để xác định các trường hợp dựa trên nhiều dấu hiệu, bao gồm các dấu hiệu sinh thể, kết quả xét nghiệm và lịch sử y tế. Được biết, dữ liệu đào tạo của nó gồm hồ sơ bệnh nhân của 50.000 người với hơn 32 triệu điểm dữ liệu. Khi hoạt động, nó sẽ lấy dữ liệu từ bệnh án của bệnh nhân sau mỗi năm phút để đánh giá tình trạng của họ, cung cấp các phân tích chuyên sâu theo thời gian thực mà các bác sĩ con người không thể thực hiện. Nếu hệ thống AI xác định rằng bệnh nhân đáp ứng các tiêu chí của một người có dấu hiệu nhiễm trùng sớm, nó sẽ gởi cảnh báo đến cho các y tá trong đội phản ứng nhanh của bệnh viện.

Tuy nhiên, theo bác sĩ Mark Sendak và cũng là nhà khoa học dữ liệu tại viện Duke cho biết thì AI không thể làm tất cả. Khi các y tá tiếp cận giường bệnh nhân thì khi đó sẽ là công việc của họ. Những người này sẽ quyết định có nên tắt cảnh báo, đặt bệnh nhân vào danh sách theo dõi hoặc nói chuyện với bác sĩ về việc tiến hành chữa trị hay không. Nếu được chỉ định, hệ thống Sepsis Watch cũng sẽ đưa ra một danh sách kiểm tra các bước chữa trị theo đề xuất của tổ chức Chiến dịch Sống sót Nhiễm trùng (Surviving Sepsis Campaign) dành cho các y bác sĩ, bao gồm xét nghiệm máu và dùng thuốc trong vòng 3 giờ đầu tiên. Sendak cho biết mặc dù là mô hình phát hiện nhiễm trùng nhưng chủ yếu ứng dụng của nó là tập trung vào việc hoàn thành việc chữa trị.

Sendak cho biết nhóm đã xem xét cẩn thận giao diện người dùng của hệ thống và cách cảnh báo phù hợp với quy trình công việc hiện có. Các bác sĩ rất dè chừng với việc cảnh báo làm gián đoạn công việc của họ. Theo Sendak, trước đây một hệ thống cảnh báo sớm mà bệnh viện Duke thử nghiệm vào năm 2015 để xác định những trường hợp nhiễm trùng đôi khi báo động 100 lần một ngày cho một bệnh nhân.

Tuy nhiên, hệ thống của Duke không phải là hệ thống phát hiện nhiễm trùng bằng AI đầu tiên được sử dụng trong bệnh viện. Theo trợ lý giáo sư Craig Umscheid thì vinh dự này thuộc về bệnh viện của đại học Pennsylvania mà ông đang làm việc. Nhóm của ông đã triển khai hệ thống này vào đầu năm 2016 nhưng sau đó phải dẹp nó vào năm 2017. Craig cho biết hệ thống đó không làm tăng chất lượng chăm sóc y tế hay kết quả, những bệnh nhân có thể bị nhiễm trùng mà nó phát hiện cũng đều đang được nhân viên chăm sóc theo dõi. Và ông kết luận: "Cơ hội để xác định các trường hợp không nghi ngờ là thấp hơn bạn tưởng".

Ngược lại, bà Suchi Saria, trợ lý giáo sư về khoa học máy tính tại đại học Johns Hopkins ở thành phố Baltimore của nước Mỹ cho biết, bệnh viện của đại học này cũng có một hệ thống tương tự nhưng lại cho kết quả tốt hơn nhiều. Nhóm của bà đã ra mắt hệ thống AI này vào cuối năm 2017 và hoạt động tốt đến mức mà họ đang chuẩn bị mở rộng nó cho bốn bệnh viện khác. Bà cho biết: "chúng tôi nhận thấy có sự gia tăng đáng kể trong việc chăm sóc y tế và ít trường hợp bệnh nhân đột nhiên biến chứng xấu đi hơn. Hệ thống phát hiện nhiễm trùng của Hopkins được thiết kế riêng cho những nhóm bệnh nhân khác nhau. Ví dụ nó đánh giá bệnh nhân có hệ miễn dịch bị tổn hại dựa trên các tiêu chí khác nhau và cũng có quy trình công việc được tối ưu hóa cho các bộ phận khác nhau của bệnh viện.

Theo Sendak, nếu những hệ thống AI này thật sự cải thiện chăm sóc y tế, rất nhiều bệnh viện sẽ mong muốn áp dụng công nghệ này. Ông cũng cho biết với tỷ lệ tử vong gần 50% thì rất nhiều nơi vẫn đang phải chiến đấu rất chật vật với vấn đề này.

Trí tuệ nhân tạo sắp thay thế công việc lễ tân tại Dubai

Những nhân viên lễ tân hay dịch vụ “bấm số” tại Dubai (thuộc Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất) dần sẽ được thay thế bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).