ジョージア工科大学の研究エンジニアであるマヤ・ガトリンは、
このプロジェクトによると、非侵襲的なセンサーマイクを使用すると、機械学習を使用して腸内のコレラを検出できます。これは可能な限り最も非侵襲的な方法です。追加のデータを収集するために医療施設で検査を受ける必要がなく、AI が感染を検出します。
この技術は、排泄の種類によって音も異なるという事実に基づいています。さまざまな種類の分泌物のそれぞれの音は、基本的に音を画像に取り込むスペクトログラムに変換されました。
スペクトログラム画像は次のように使用されました。機械学習用の入力データ。 次に、アルゴリズムのパフォーマンスが、バックグラウンド ノイズの有無にかかわらずデータでテストされました。目標は、環境に関係なく、センサーを使用して音を解釈するための情報を確実に受け取ることです。
その結果、センサーは下痢を認識することに成功しました（コレラの主な症状）。しかし、マイクが、下痢を自分で認識できる一般人の聴覚や感覚と正確にどのように異なるかは、アメリカ音響学会の報告書には明記されていません。
研究のセンサーはトイレの上で使用されます。マヤ・ガトリン/アメリカ音響協会
エンジニアは、AI センサーを次のような場所で使用したいと考えています。コレラなどの腸感染症がよく見られる場所。 「スペースをほとんどとらず、アプローチも非侵襲的です。この技術は、コレラの発生が常にリスクをもたらす地域に導入できます」と彼女は説明します。それが最終的には人々の命を救うことになります。
考えられる病気はたくさんありますし尿の分析で発見されました。 そのような感染症の 1 つがコレラです。 この細菌性疾患は下痢を引き起こし、何百万人もの人々に影響を与えています。 世界中で毎年約15万人がコレラで亡くなっています。感染は汚染された食品や水を介して広がります。 場合によっては、この細菌は加熱が不十分な貝類やその他の魚介類に関連した感染症によって伝染することがあります。
センサーは自然災害地域でも使用可能水汚染が水系病原体の蔓延につながる災害。また、介護施設でも患者の排便状況を自動監視できます。将来的には、人々が排便を通じて自分の健康状態をチェックできるよう、マイク付きトイレが家庭で役立つようになるだろうとエンジニアは確信している。
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