美國創新AI裝置 以咳嗽聲預測疾病大流行

2020/03/20
美國創新AI裝置 以咳嗽聲預測疾病大流行
近日,麻州大學阿莫斯特分校(UMass Amherst)的科學家發明了一項運用人工智慧(AI)技術的攜帶式監視設備,可即時監測大環境中咳嗽或打噴涕的人數、進而分析數據,藉此預測類流感疾病的傳播,該論文

近日,麻州大學阿莫斯特分校(UMass Amherst)的科學家發明了一項運用人工智慧(AI)技術的攜帶式監視設備,可即時監測大環境中咳嗽或打噴涕的人數、進而分析數據,藉此預測類流感疾病的傳播,該論文18日刊登於電腦科學期刊《IMWUT

這項名為「FluSense」的平台,是一項以機器學習為基礎,運用邊緣計算(edge computing)技術打造的平台,研究人員表示該平台已計劃用於醫院、候診室和較大的公共場所,有機會擴大用於預測季節性流感,以及例如新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)等呼吸道疾病的大流行。

FluSense使用了樹莓派(Raspberry Pi)單晶片電腦、神經計算引擎(neural computing engine)打造,該平台不會儲存例如語音數據或影像等任何個人身份訊息。

參與研究的Tauhidur Rahman表示,其實驗室的科學家一直致力於開發傳感器來了解人類的健康行為,包括本次開發偵測咳嗽的模型。

接著,他們進一步訓練了深度學習(deep learning)中的神經網路(neural network)模型,在代表人的熱影像上繪製邊界並進行計數,也進而結合所偵測到的音訊樣本。

研究團隊將這款約是一本字典大小的設備,安裝在UMass健康服務診所的四個候診室中,從201812月至20197月間,FluSense收集並分析了共350,000多幅熱圖像和2100萬非語音音訊樣本。

測試發現,該平台能夠準確預測診所每日的發病率,且經過多組互補的FluSense訊息綜合分析,預測類流感疾病的結果與實驗室檢測的結果呈高度相關。

Rahman表示,該研究的目標是在人口群體的標準上建立預測模型。

研究團隊表示,公共場所人們咳嗽或打噴嚏的聲音,都能作為預測流行病學趨勢的數據來源;團隊接著也會在其他醫院環境以外的公共區域持續測試FluSense

參考資料:

1. 論文原文:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3381014

2. https://bioengineer.org/portable-ai-device-turns-coughing-sounds-into-health-data-for-flu-and-pandemic-forecasting/