Исследователи создают устройство, способное обнаруживать кашель и предсказывать пандемию

Команда американских исследователей изобрела портативное устройство с механическим обучением под названием “FluSense”, которое может выявлять кашель среди толпы людей в реальном времени, анализировать данные для непосредственного мониторинга гриппоподобных заболеваний и тенденций гриппа и прогнозировать следующую пандемию.

Создатели девайса из Университета Массачусетса в Амхерсте заявили, что новая передовая вычислительная платформа, предназначенная для использования в больницах, залах ожидания учреждений здравоохранения и в более крупных общественных местах, может расширить арсенал инструментов наблюдения за состоянием здоровья, используемых для прогнозирования сезонного гриппа и других вирусных респираторных заболеваний, таких, как пандемия COVID-19 или SARS.

“Это может помочь нам более точно прогнозировать тенденции развития гриппа”, – сказал соавтор исследования Таухидур Рахман, доцент кафедры компьютерных и информационных наук.

Подобные модели могут быть спасителями, непосредственно информируя общество и структуры здравоохранения во время эпидемии гриппа. Источники этих данных могут помочь определить сроки проведения кампаний по вакцинации против гриппа, возможные ограничения на поездки, распределение медикаментов и многое другое.

Платформа FluSense обрабатывает данные, полученные с комплекса микрофонов и тепловизионные данные при помощи компьютера Raspberry Pi и механизма нейронных вычислений. Он не хранит личную информацию, такую ​​как речевые данные или фотографии.

В Mosaic Lab исследователи впервые разработали модель кашля в лабораторных условиях. Затем они обучили классификатор глубинных нейронных сетей составлять ограничительные рамки на тепловых изображениях, выделяя потенциально зараженных людей, а затем подсчитывать их.

“Нашей главной целью было создание прогнозирующих моделей на уровне населения, а не на индивидуальном уровне”, – сказал Рахман.

С декабря 2018 года по июль 2019 года платформа FluSense собрала и проанализировала свыше 350 000 тепловизионных изображений и 21 миллион неречевых аудиосэмплов из общественных мест.

Исследователи обнаружили, что FluSense был в состоянии точно предсказать ежедневную заболеваемость в университетской клинике.

Согласно исследованию, “информация о ранних симптомах, полученная FluSense, может предоставить ценную дополнительную информацию для текущих усилий по прогнозированию гриппа”.

Ведущий автор исследования Форсад Аль Хоссейн (Forsad Al Hossain) сказал, что FluSense является примером результата качественного объединения искусственного интеллекта и современных вычислений.

“Мы пытаемся довести системы машинного обучения до совершенства”, – говорит Аль Хоссейн, указывая на компактные компоненты внутри устройства FluSense. – “Вся обработка происходит прямо на месте. Эти системы становятся дешевле и мощнее”.

Следующим шагом является тестирование FluSense в других общественных местах и ​​географических точках по всему миру.

“У нас есть первоначальное подтверждение того, что кашель действительно имеет схожесть с заболеванием, связанным с гриппом. Теперь мы хотим проверить его за пределами одной конкретной больницы и показать, что мы можем обобщать данные, полученные в разных местах”, – сказал эпидемиолог Эндрю Ловер.

Рахман добавил: “Я подумал, что если мы сможем уловить звуки кашля или чихания из общественных мест, где обычно собирается много людей, мы можем использовать эту информацию в качестве нового источника данных для прогнозирования эпидемиологических тенденций”.