Sztuczna inteligencja ma oko i ucho na kaszel
Naukowcy z University of Massachusetts w Amherst opracowali FluSense, przenośne urządzenie monitorujące oparte na uczeniu maszynowym. Może ono wykrywać kaszel i oceniać wielkość tłumu w czasie rzeczywistym, a następnie analizować dane.
Twórcy FluSense twierdzą, że ta nowa platforma obliczeniowa, przeznaczona do użytku w szpitalach, poczekalniach opieki zdrowotnej i większych przestrzeniach publicznych, może zostać wykorzystana do prognozowania sezonowej grypy i innych epidemii powodowanych przez wirusy atakujące drogi oddechowe, takich jak pandemia COVID-19 lub SARS.
Tego rodzaju urządzenia mogą ratować życie, bezpośrednio informując o zagrożeniu epidemią grypy. Mogą pomóc w ustaleniu harmonogramu kampanii szczepień przeciw grypie, ustalaniu potencjalnych ograniczeń podróży, alokacji zasobów medycznych i innych działaniach.
„To pozwala nam znacznie dokładniej przewidywać trendy dotyczące grypy” - mówi współautor, profesor informatyki Tauhidur Rahman, który doradza głównemu autorowi - doktorantowi Forsadowi Al Hossainowi.
FluSense przetwarza dane z niedrogiego zestawu mikrofonów oraz dane termowizyjne za pomocą miniaturowego komputera Raspberry Pi i silnika przetwarzania neuronowego. Nie przechowuje żadnych danych osobowych, takich jak dane dotyczące mowy lub obrazy pozwalające na identyfikację osób. W Rahman`s Mosaic Lab, gdzie informatycy opracowują czujniki do obserwacji zdrowia i zachowania ludzi, naukowcy opracowali najpierw laboratoryjny model kaszlu. Następnie wytrenowali sieć neuronową do rysowania ramek granicznych na obrazach termicznych przedstawiających ludzi, a następnie ich liczenia. „Naszym głównym celem było zbudowanie modeli predykcyjnych na poziomie populacji, a nie na poziomie indywidualnym” - mówi Rahman.
FluSense, który mieści się w prostokątnym pudełku wielkości dużego słownika zainstalowano w czterech poczekalniach opieki zdrowotnej w klinice UMass University University Services.
Od grudnia 2018 r. do lipca 2019 r. platforma FluSense zgromadziła i przeanalizowała ponad 350 000 obrazów termicznych i 21 milionów próbek dźwięku (bez mowy) z miejsc publicznych.
Naukowcy odkryli, że FluSense był w stanie dokładnie przewidzieć dzienny wskaźnik chorób w klinice uniwersyteckiej. Komplementarne zestawy sygnałów FluSense były„silnie skorelowane” z laboratoryjnymi testami dotyczącymi chorób grypopodobnych i samej grypy.
Następnym krokiem ma być przetestowanie FluSense w innych miejscach publicznych i lokalizacjach geograficznych.
Doktor z TikToka: fajnie by było, gdyby w sieci to jednak naukowcy...
Aby chronić pisklęta przed pasożytami.
Duże teleskopy sfotografowały dwie formujące się planety
Ogłosiło Europejskie Obserwatorium Południowe (ESO).
Bakteriofagi mogą chronić żywność przed salmonellą
Informuje pismo „Applied and Environmental Microbiology”.
Rękawiczki mogą zawyżać wyniki pomiarów mikroplastiku
Informuje specjalistyczne pismo „Analytical Methods”.










Recenzje