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  • Dispositivo portátil de inteligencia artificial que convierte los sonidos de la tos en datos de salud para el pronóstico de gripe y pandemia

    Tauhidur Rahman, izquierda, y Forsad Al Hossain muestran su dispositivo FluSense. Crédito:UMass Amherst

    Los investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst han inventado un dispositivo de vigilancia portátil con tecnología de aprendizaje automático, llamado FluSense, que puede detectar la tos y el tamaño de la multitud en tiempo real. luego, analice los datos para monitorear directamente las enfermedades similares a la gripe y las tendencias de la gripe.

    Los creadores de FluSense dicen que la nueva plataforma de computación de borde, previsto para su uso en hospitales, salas de espera de atención médica y espacios públicos más grandes, puede ampliar el arsenal de herramientas de vigilancia de la salud que se utilizan para pronosticar la gripe estacional y otros brotes respiratorios virales, como la pandemia COVID-19 o el SARS.

    Modelos como estos pueden salvar vidas al informar directamente la respuesta de salud pública durante una epidemia de gripe. Estas fuentes de datos pueden ayudar a determinar el momento de las campañas de vacunación contra la influenza. posibles restricciones de viaje, la asignación de suministros médicos y más.

    "Esto puede permitirnos predecir las tendencias de la gripe de una manera mucho más precisa, "dice el coautor Tauhidur Rahman, profesor asistente de informática y ciencias de la información, quien asesora a Ph.D. estudiante y autor principal Forsad Al Hossain. Los resultados de su estudio FluSense se publicaron el miércoles en las Actas de la Association for Computing Machinery on Interactive, Móvil, Tecnologías usuales y ubicuas.

    Para probar su invento en el mundo real, los inventores de FluSense se asociaron con el Dr. George Corey, director ejecutivo de Servicios de Salud Universitarios; el bioestadístico Nicholas Reich, director del Centro de Excelencia de Pronóstico de Influenza de los CDC con sede en UMass; y el epidemiólogo Andrew Lover, experto en enfermedades transmitidas por vectores y profesor asistente en la Facultad de Salud Pública y Ciencias de la Salud.

    La plataforma FluSense procesa una matriz de micrófonos de bajo costo y datos de imágenes térmicas con una Raspberry Pi y un motor de computación neuronal. No almacena información de identificación personal, como datos de voz o imágenes distintivas. En el laboratorio de mosaicos de Rahman, donde los informáticos desarrollan sensores para observar la salud y el comportamiento humanos, los investigadores primero desarrollaron un modelo de tos basado en laboratorio. Luego entrenaron al clasificador de redes neuronales profundas para dibujar cuadros delimitadores en imágenes térmicas que representan a personas, y luego contarlos. "Nuestro principal objetivo era crear modelos predictivos a nivel de población, no a nivel individual, "Dice Rahman.

    Colocaron los dispositivos FluSense, encerrado en una caja rectangular del tamaño de un diccionario grande, en cuatro salas de espera de atención médica en la clínica de Servicios de Salud de la Universidad de UMass.

    El dispositivo FluSense aloja estos componentes. Crédito:UMass Amherst

    De diciembre de 2018 a julio de 2019, la plataforma FluSense recopiló y analizó más de 350, 000 imágenes térmicas y 21 millones de muestras de audio no habladas de las áreas de espera públicas.

    Los investigadores encontraron que FluSense pudo predecir con precisión las tasas diarias de enfermedad en la clínica universitaria. Conjuntos múltiples y complementarios de señales FluSense "fuertemente correlacionados" con las pruebas de laboratorio para enfermedades similares a la gripe y la propia gripe.

    Según el estudio, "la información temprana relacionada con los síntomas capturada por FluSense podría proporcionar información adicional valiosa y complementaria a los esfuerzos actuales de predicción de la influenza, "como FluSight Network, que es un consorcio multidisciplinario de equipos de pronóstico de influenza, incluido el Reich Lab en UMass Amherst.

    "Hace mucho tiempo que me interesan los sonidos corporales que no son del habla, "Dice Rahman." Pensé que si podíamos capturar los sonidos de toser o estornudar de los espacios públicos donde mucha gente se congrega naturalmente, podríamos utilizar esta información como una nueva fuente de datos para predecir tendencias epidemiológicas ".

    Al Hossain dice que FluSense es un ejemplo del poder de combinar la inteligencia artificial con la informática de punta, la tendencia de empujar fronteras que permite que los datos se recopilen y analicen directamente en la fuente de datos. "Estamos tratando de llevar los sistemas de aprendizaje automático al límite, "Al Hossain dice:apuntando a los componentes compactos dentro del dispositivo FluSense. "Todo el procesamiento ocurre aquí mismo. Estos sistemas se están volviendo más baratos y más potentes".

    El siguiente paso es probar FluSense en otras áreas públicas y ubicaciones geográficas.

    "Tenemos la validación inicial de que la tos de hecho tiene una correlación con la enfermedad relacionada con la influenza, Lover dice:"Ahora queremos validarlo más allá de este entorno hospitalario específico y demostrar que podemos generalizar en todas las ubicaciones".


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