Hodetelefoner kan nå nøyaktig diagnostisere tre store øresykdommer

Et team av forskere fra universitetet i Buffalo brukte hodetelefoner og et kunstig intelligenssystem

for dyp læring å diagnostiseretre vanlige øretilstander med en enkel, ikke-invasiv lydtest. De brukte en lyd som ligner på et ekkoloddsignal for å bestemme strukturen til øret.

EarHealth-systemet bruker in-ear-hodetelefoner med en innovervendt mikrofonkrok.
Foto: University of Buffalo

EarHealth-systemet bruker et settBluetooth-hodetelefoner med innovervendte mikrofoner. De er koblet til en smarttelefonapp. Den sender et lydsignal inn i øret, og deretter registrerer mikrofoner hvordan den spretter tilbake i øregangene. Alt dette gjør at systemet kan lage en profil av hver brukers unike indre øreform.

Avlesningene tas mens brukeren er frisk,for å forstå hvilken struktur et sunt øre har. Den samme testen kjøres deretter med jevne mellomrom for å se etter endringer. I et menneskelig forsøk som involverte 92 frivillige, diagnostiserte systemet tre vanlige sykdommer som endrer øregeometrien ganske enkelt ved å se etter endringer i det indre øret med 82,6 % nøyaktighet.

Forskerne identifiserte fire forskjelligestater som endrer det returnerte lydsignalet på en slik måte at dyplæringssystemet kan gjenkjenne og diagnostisere patologien med mer enn 80 % nøyaktighet.
Foto: Universitetet i Buffalo

Hodetelefonene registrerer tre tilstander:ørevoksblokkeringer, sprengte trommehinner og mellomørebetennelse. I mange tilfeller identifiserte systemet dem lenge før de ble et alvorlig problem.

Les mer:

Snart vil en solstorm treffe jorden: materialet flyr med en hastighet på 800 km/s

Hva er supergener og hvordan gjør de dyr så rare

Kreftsvulster ble fratatt "drivstoff" ved hjelp av kulde: hvordan det hjalp