• Home
  • Química
  • Astronomia
  • Energia
  • Natureza
  • Biologia
  • Física
  • Eletrônicos
  • Dispositivo portátil de IA transforma sons de tosse em dados de saúde para previsão de gripe e pandemia

    Tauhidur Rahman, deixou, e Forsad Al Hossain exibem seu dispositivo FluSense. Crédito:UMass Amherst

    Pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst inventaram um dispositivo de vigilância portátil alimentado por aprendizado de máquina, chamado FluSense, que pode detectar tosse e tamanho da multidão em tempo real, em seguida, analise os dados para monitorar diretamente doenças semelhantes à gripe e tendências da gripe.

    Os criadores do FluSense dizem que a nova plataforma de computação de ponta, previsto para uso em hospitais, salas de espera de saúde e espaços públicos maiores, pode expandir o arsenal de ferramentas de vigilância em saúde usadas para prever a gripe sazonal e outros surtos respiratórios virais, como a pandemia COVID-19 ou SARS.

    Modelos como esses podem salvar vidas, pois informam diretamente a resposta da saúde pública durante uma epidemia de gripe. Essas fontes de dados podem ajudar a determinar o momento para as campanhas de vacinas contra a gripe, potenciais restrições de viagem, a alocação de suprimentos médicos e muito mais.

    "Isso pode nos permitir prever as tendências da gripe de uma maneira muito mais precisa, "diz o co-autor Tauhidur Rahman, professor assistente de ciências da computação e da informação, que aconselha Ph.D. aluno e autor principal Forsad Al Hossain. Os resultados do estudo FluSense foram publicados na quarta-feira no Proceedings of the Association for Computing Machinery on Interactive, Móvel, Tecnologias vestíveis e ubíquas.

    Para dar à sua invenção um teste no mundo real, os inventores da FluSense fizeram parceria com o Dr. George Corey, diretor executivo da University Health Services; o bioestatístico Nicholas Reich, diretor do Centro de Excelência de Previsão de Influenza do CDC baseado em UMass; e o epidemiologista Andrew Lover, especialista em doenças transmitidas por vetores e professor assistente na Escola de Saúde Pública e Ciências da Saúde.

    A plataforma FluSense processa um conjunto de microfones de baixo custo e dados de imagens térmicas com um Raspberry Pi e mecanismo de computação neural. Ele não armazena informações de identificação pessoal, como dados de fala ou imagens distintas. No Laboratório de Mosaico de Rahman, onde cientistas da computação desenvolvem sensores para observar a saúde e o comportamento humanos, os pesquisadores primeiro desenvolveram um modelo de tosse baseado em laboratório. Em seguida, eles treinaram o classificador de rede neural profunda para desenhar caixas delimitadoras em imagens térmicas que representam pessoas, e então contá-los. "Nosso principal objetivo era construir modelos preditivos no nível da população, não o nível individual, "Rahman diz.

    Eles colocaram os dispositivos FluSense, envolto em uma caixa retangular do tamanho de um grande dicionário, em quatro salas de espera de saúde na clínica University Health Services da UMass.

    O dispositivo FluSense abriga esses componentes. Crédito:UMass Amherst

    De dezembro de 2018 a julho de 2019, a plataforma FluSense coletou e analisou mais de 350, 000 imagens térmicas e 21 milhões de amostras de áudio não faladas das áreas de espera públicas.

    Os pesquisadores descobriram que o FluSense foi capaz de prever com precisão as taxas diárias de doenças na clínica da universidade. Conjuntos múltiplos e complementares de sinais FluSense "fortemente correlacionados" com testes laboratoriais para doenças semelhantes à gripe e a própria influenza.

    De acordo com o estudo, "as informações iniciais relacionadas aos sintomas capturadas pelo FluSense podem fornecer informações adicionais e complementares valiosas para os esforços atuais de previsão da gripe, "como a Rede FluSight, que é um consórcio multidisciplinar de equipes de previsão da gripe, incluindo o Reich Lab em UMass Amherst.

    "Há muito tempo que me interesso por sons corporais não verbais, "Rahman diz." Eu pensei que se pudéssemos capturar sons de tosse ou espirro de espaços públicos onde muitas pessoas se reúnem naturalmente, poderíamos utilizar essas informações como uma nova fonte de dados para prever tendências epidemiológicas. "

    Al Hossain diz que o FluSense é um exemplo do poder de combinar inteligência artificial com computação de ponta, a tendência de avanço da fronteira que permite que os dados sejam coletados e analisados ​​diretamente na fonte dos dados. "Estamos tentando levar os sistemas de aprendizado de máquina ao limite, "Al Hossain diz, apontando para os componentes compactos dentro do dispositivo FluSense. "Todo o processamento acontece aqui. Esses sistemas estão se tornando mais baratos e mais poderosos."

    A próxima etapa é testar o FluSense em outras áreas públicas e localizações geográficas.

    "Temos a validação inicial de que a tosse realmente tem uma correlação com doenças relacionadas à influenza, "Lover diz." Agora queremos validar isso além deste ambiente hospitalar específico e mostrar que podemos generalizar entre os locais. "


    © Ciência https://pt.scienceaq.com