Een team onderzoekers van de Universiteit van Buffalo gebruikte koptelefoons en een kunstmatig intelligentiesysteem
Het EarHealth-systeem maakt gebruik van in-ear hoofdtelefoons met een naar binnen gerichte microfoonhaak.
Foto: Universiteit van Buffalo
Het EarHealth-systeem maakt gebruik van een setBluetooth-hoofdtelefoon met naar binnen gerichte microfoons. Ze zijn verbonden met een smartphone-app. Het stuurt een geluidssignaal naar het oor, waarna microfoons registreren hoe het terugkaatst in de gehoorgangen. Dit alles zorgt ervoor dat het systeem een profiel kan creëren van de unieke vorm van het binnenoor van elke gebruiker.
Er worden metingen verricht terwijl de gebruiker gezond is,om te begrijpen welke structuur een gezond oor heeft. Dezelfde test wordt vervolgens periodiek uitgevoerd om te zoeken naar veranderingen. In een proef met mensen waarbij 92 vrijwilligers betrokken waren, diagnosticeerde het systeem drie veelvoorkomende ziekten die de oorgeometrie veranderen, eenvoudigweg door te controleren op veranderingen in het binnenoor met een nauwkeurigheid van 82,6%.
De onderzoekers identificeerden vier verschillendestelt dat het geretourneerde audiosignaal zodanig wordt gewijzigd dat het deep learning-systeem de pathologie met een nauwkeurigheid van meer dan 80% kan herkennen en diagnosticeren.
Foto: Universiteit van Buffalo
De hoofdtelefoon registreert drie toestanden:verstoppingen door oorsmeer, gescheurde trommelvliezen en middenoorontsteking. In veel gevallen identificeerde het systeem ze lang voordat ze een ernstig probleem werden.
Lees verder:
Binnenkort treft een zonnestorm de aarde: het materiaal vliegt met een snelheid van 800 km/s
Wat zijn supergenen en hoe maken ze dieren zo raar
Kankertumoren kregen geen "brandstof" met behulp van kou: hoe het hielp