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將咳嗽聲轉化為健康數據的可攜式AI設備可預測流感

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/03/20
圖片來源:麻州大學阿默斯特分校
麻州大學阿默斯特分校的研究人員,發明了一種由機器學習技術驅動,稱為FluSense的可攜式監測設備,可以即時檢測咳嗽和人群人數,然後分析數據以直接監測類流感和流感趨勢。

FluSense的創建者說,新的邊緣計算平台已計劃用於醫院、醫療候診室和較大的公共場所,它可能會擴展用於預測季節性流感,和其他病毒性呼吸道疾病的健康監測工具,例如COVID-19大流行或SARS。

透過在流感流行期間直接告知公共衛生應對措施,這些模型可以成為救命稻草。這些數據源可以幫助確定流感疫苗啟動的時間、潛在的旅行限制、醫療物資的分配等。

該「FluSense:用於醫院候診區類流感的非接觸式綜合監測平台」的研究結果,於3月18日發表在電腦協會 (ACM) 關於「互動、移動、可穿戴和無處不在技術」的會議論文集上。

電腦資訊科學助理教授Tauhidur Rahman說:「這可能使我們能夠更準確地預測流感趨勢。」

FluSense平台使用Raspberry Pi和神經計算引擎處理低成本的麥克風陣列和熱成像數據。它不儲存任何語音數據或區別圖像等個人身份資訊。

電腦科學家開發傳感器觀察人類健康和行為,研究人員開發基於實驗室的咳嗽模型,然後訓練深度神經網絡分類器,在代表人的熱圖像上繪製邊界框,並對其進行計數。拉赫曼說:「我們的主要目標是在人口水平,而不是個人水平上建立預測模型。」

研究人員將FluSense設備裝在一個大小像一個大字典的矩形盒中,並裝設在麻州大學健康服務診所的四個醫療候診室中。

從2018年12月到2019年7月,FluSense平台收集並分析了來自公共等候區的350,000多幅熱圖像,和2100萬非語音音頻樣本。

研究人員發現...完整