スマートウォッチの光電容積脈波信号、心拍数、加速度センサーを組み合わせた多モーダルデータを入力とした効率的な1D双方向GRUモデルにより、心房細動と心房・心室期外収縮の高精度な検出が可能である。
EEGシグナルと先進的な機械学習手法を組み合わせることで、パーキンソン病の早期診断を高精度かつ倫理的に実現する。
