The award-winning WIRED UK Podcast with James Temperton and the rest of the team. Listen every week for the an informed and entertaining rundown of latest technology, science, business and culture news. New episodes every Friday.
…
continue reading
المحتوى المقدم من Leo Elworth. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Leo Elworth أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !
Dr. Tejaswini Mishra: Wearables Detect Pre-symptomatic COVID-19
MP3•منزل الحلقة
Manage episode 299906490 series 2898175
المحتوى المقدم من Leo Elworth. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Leo Elworth أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
This episode discusses Dr. Tejaswini Mishra’s recent publication in Nature Biomedical Engineering: https://www.nature.com/articles/s41551-020-00640-6 Dr. Mishra begins the episode by explaining the origin story of this work and how the idea for this paper came to be. She then explains how this study enrolled thousands of participants and used the participants’ smartwatch or wearable device data to detect COVID-19 infections. After explaining how this study began, Dr. Mishra discusses how she and her team came up with two main algorithms for detecting COVID-19 infections from wearables data. Dr. Mishra also discusses the many variables that could be monitored with wearables in addition to standard measures used for predicting illnesses like heart rate. Finally, we hear about the main results of this study including the successful detection of several active COVID-19 infections in study participants. We also hear a comparison of this work against the COVID-19 wearables study featured previously on the podcast. We end by hearing Dr. Mishra’s thoughts on the future of wearables for detecting infectious diseases and for improving human health in general.
…
continue reading
48 حلقات
MP3•منزل الحلقة
Manage episode 299906490 series 2898175
المحتوى المقدم من Leo Elworth. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Leo Elworth أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
This episode discusses Dr. Tejaswini Mishra’s recent publication in Nature Biomedical Engineering: https://www.nature.com/articles/s41551-020-00640-6 Dr. Mishra begins the episode by explaining the origin story of this work and how the idea for this paper came to be. She then explains how this study enrolled thousands of participants and used the participants’ smartwatch or wearable device data to detect COVID-19 infections. After explaining how this study began, Dr. Mishra discusses how she and her team came up with two main algorithms for detecting COVID-19 infections from wearables data. Dr. Mishra also discusses the many variables that could be monitored with wearables in addition to standard measures used for predicting illnesses like heart rate. Finally, we hear about the main results of this study including the successful detection of several active COVID-19 infections in study participants. We also hear a comparison of this work against the COVID-19 wearables study featured previously on the podcast. We end by hearing Dr. Mishra’s thoughts on the future of wearables for detecting infectious diseases and for improving human health in general.
…
continue reading
48 حلقات
كل الحلقات
×مرحبًا بك في مشغل أف ام!
يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.