La comunidad de IA está intentando abordar la pandemia de coronavirus utilizando todo tipo de algoritmos en su caja de herramientas. Como tal, está surgiendo formas de predecir la estructura proteica del virus, crujido a través de miles de artículos científicos, y ahora, er, detectando tos.

Los humanos son bastante buenos para escuchar la tos, entonces, ¿por qué necesitamos aprendizaje automático? Bueno, las computadoras pueden automatizar el proceso de contar la cantidad de tos cercana y, en última instancia, ayudar a los expertos a recopilar estadísticas y pronosticar y combatir la propagación de enfermedades respiratorias, ya sea el resfriado común, la gripe festiva o incluso el COVID-19 o el SARS. según investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst (UMass) en los Estados Unidos.

Por ejemplo, tome FluSense: algo que el equipo uni describió como una "plataforma de vigilancia sindrómica sin contacto" en un documento publicado en las Actas de la ACM sobre tecnologías interactivas, móviles, portátiles y ubicuas este mes. Esencialmente, es un dispositivo que cuenta la cantidad de personas que tose cerca.

Y aquí está la propaganda de relaciones públicas de la universidad para la tecnología:

Así es como funciona: una cámara térmica detecta el calor emitido por nuestros cuerpos y un micrófono graba sonidos. Luego, esos datos se envían a una Raspberry Pi y se envían a una memoria USB Intel Neural Compute conectada que ejecuta un modelo de red neuronal convolucional capacitado para reconocer el sonido de la tos. Por lo tanto, se puede contar el número de toses y conectarlo a los modelos de pronóstico junto con el tamaño de la multitud detectado.

El modelo fue entrenado en fragmentos de audio de personas que tosían, estornudaban y se aclaraban la garganta a partir de cuatro conjuntos de datos diferentes. Cuando los investigadores desplegaron su sistema en cuatro salas de espera diferentes en la clínica de Servicios de Salud de la Universidad de UMass durante siete meses, FluSense recolectó 21 millones de muestras de audio y fue preciso para detectar la tos el 81% del tiempo.

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"Esto puede permitirnos predecir las tendencias de la gripe de una manera mucho más precisa" dijo Tauhidur Rahman, coautor del artículo y profesor asistente de informática y ciencias de la información en UMass, el jueves.

Andrew Lover, coautor del artículo y profesor asistente en la Facultad de Salud Pública y Ciencias de la Salud de la UMass, quiere implementar FluSense en más salas de espera en clínicas de los EE. UU. Para automatizar la medición de la tos de las personas, una de las los síntomas del coronavirus COVID-19, entre otras afecciones. "Tenemos la validación inicial de que la tos tiene una correlación con la enfermedad relacionada con la gripe", dijo Lover. "Ahora queremos validarlo más allá de este entorno hospitalario específico y demostrar que podemos generalizar en todas las ubicaciones".

Claro, es posible que este kit pueda detectar croaks para medir la propagación de COVID-19, sin embargo, la tos de otras cosas, como fumar durante toda la vida, resfriados y otras cosas, va a confundir los números, sospechamos, dada la tasa precisa. Si fuera lo suficientemente sofisticado como para discernir el tipo de tos, podría ser más preciso para contar la gripe o las chispas de COVID-19 de las sibilancias del resfriado común, si tal cosa es posible.

El registro ha pedido a los académicos explicaciones y comentarios adicionales. ®

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