Переключиться на мобильную версию

Искусственный интеллект по кашлю в толпе предскажет эпидемию

Небольшое устройство позволит предупредить эпидемию гриппа или коронавируса.
По кашлю можно определить вспышку эпидемии
По кашлю можно определить вспышку эпидемии
EPA/UPG

Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте изобрели портативное устройство наблюдения с механическим обучением, которое называется FluSense, которое может выявлять кашель в толпе людей в режиме реального времени, а затем анализировать данные для непосредственного мониторинга гриппоподобных заболеваний и тенденций гриппа.

Читай также: Искусственный интеллект обыграл профессиональных игроков StarCraft II

Создатели FluSense говорят, что новая передовая компьютерная платформа, предназначенная для использования в больницах и в больших общественных местах, может расширить арсенал инструментов наблюдения за состоянием здоровья, используемых для прогнозирования сезонного гриппа и других вирусных респираторных вспышек, таких как COVID-19 или ОРВИ.

Подобные модели могут быть спасителями, непосредственно информируя врачей во время эпидемии гриппа. Эти источники данных могут помочь определить сроки проведения кампаний по вакцинации против гриппа, возможные ограничения на поездки, распределение медикаментов и многое другое.

"Это может позволить нам более точно прогнозировать тенденции развития гриппа", - говорит соавтор Таухидур Рахман, доцент кафедры компьютерных и информационных наук, который консультирует доктора философии и ведущий автор Форсад Аль Хоссейн. 

Прибор очень простой
Прибор очень простой
umass.edu

Платформа FluSense обрабатывает недорогой массив микрофонов и данные тепловидения с помощью Raspberry Pi и механизма нейронных вычислений. Он не хранит личную информацию, такую ​​как речевые данные или изображения. В лаборатории исследователи впервые разработали модель кашля на основе лабораторных исследований. Затем они обучили классификатор глубоких нейронных сетей рисовать ограничительные рамки на тепловых изображениях, представляющих людей, а затем подсчитывать их. "Нашей главной целью было создание прогностических моделей на уровне общества, а не на индивидуальном уровне", - говорит Рахман.

Читай также: Искусственный интеллект смог доказать, что он пацифист

Они поместили устройства FluSense, заключенные в прямоугольную коробку размером с большой словарь, в четыре комнаты ожидания в клинике UMass University Health Services.

С декабря 2018 года по июль 2019 года платформа FluSense собрала и проанализировала более 350 000 тепловизионных изображений и 21 миллион неречевых аудиосэмплов из общественных мест ожидания.

Исследователи обнаружили, что FluSense был в состоянии точно предсказать ежедневную заболеваемость в университетской клинике. Множественные и дополняющие наборы сигналов FluSense "сильно коррелируют" с лабораторным тестированием на гриппоподобные заболевания и сам грипп.

"Я давно интересовался неречевыми звуками тела", - говорит Рахман. "Я подумал, что если мы сможем уловить звуки кашля или чихания в общественных местах, где обычно собирается много людей, мы могли бы использовать эту информацию в качестве нового источника данных для прогнозирования эпидемиологических тенденций".

Следующим шагом является тестирование FluSense в других общественных местах и ​​географических точках.

Напомним, ранее сообщалось, что Google запустит сервис предупреждений о коронавирусе.

Хотите знать важные и актуальные новости раньше всех? Подписывайтесь на Bigmir)net в Facebook и Telegram.

 
Комментариев (0)
Оставляя комментарий, пожалуйста, помните о том, что содержание и тон Вашего сообщения могут задеть чувства реальных людей, непосредственно или косвенно имеющих отношение к данной новости. Пользователи, которые нарушают эти правила грубо или систематически, будут заблокированы.
Полная версия правил
Осталось 300 символов
Реклама
Реклама
Реклама
Для удобства пользования сайтом используются Cookies. Подробнее здесь