27 Aralık 2022 — Yapay zeka bir dönüm noktasına daha ulaştı: Sağlıksız bir bağırsak hareketinin sesini ayırt etmek.
Sağlık görevlilerini kolera gibi hastalık salgınlarına karşı uyarabilecek bir “İshal Dedektörü” tasarımı, geçtiğimiz günlerde Georgia Tech Araştırma Enstitüsü’nden mühendisler tarafından sunuldu. Bir gün yapay zeka, birinin bağırsak sağlığını izlemek için evdeki akıllı cihazlarla bile kullanılabilir.
Mühendisler, Nashville’deki Amerika Akustik Derneği’nin bir konferansında bir prototipin testlerde ishali %98 oranında doğru bir şekilde tanımladığını söylediler. Arka plan gürültüsü olsa bile, zamanın %96’sında doğruydu.
Kolera her yıl milyonlarca insanı enfekte ediyor ve şiddetli ishal nedeniyle susuz kalan 143.000 kadar insanı öldürüyor. Dünya Sağlık Örgütü’ne göre. Salgın yeterince hızlı tespit edilirse, oral rehidrasyon solüsyonu ile birçok ölüm önlenebilir. Kolera, semptomlar başladıktan sonraki 24 saat içinde öldürücü olabilir.
Cihaz, yetersiz su tesisatının kolera salgını riskini artırdığı umumi tuvaletlere kurulabilir.
Uzay mühendisi ve doktora adayı Maia Gatlin, “Koleranın tipik olarak daha sulu bir sesi vardır – idrara çıkma gibi gelebilir ve genel olarak çok fazla gaz notası yoktur” diyor. Georgia Tech Araştırma Enstitüsü. “Birinin şiddetli ishali olduğu ve çok fazla olduğu – bu yakalanabilir.”
Enstitüde biyomekanik mühendisliği araştırmacısı olan PhD proje eş lideri Alexis Noel, fikrin COVID-19’un lağım suyu analiz edilerek nasıl izlenebileceğine dair konuşmalardan çıktığını söylüyor.
Diğer araştırmacılar, ishali aramak için video analizini düşündüler.
Noel, “Sesi kullanarak ishali tespit edip edemeyeceğimizi merak ettim,” diyor Noel, “çünkü bazı insanlar tuvalette popolarına kamera çevrilmesine karşı biraz temkinli davranıyorlar.”
İlk olarak, araştırmacılar YouTube ve Soundsnap’ten banyo seslerinin halka açık 350 ses örneğini topladılar. Bazı kliplerde 10 saate varan ishal sesleri vardı.
Araştırmacılar, özgünlük oluşturmak için örnekleri dinlediler.
Gatlin, “Bu insanları tanımıyorduk, nasıl kaydettiklerini bilmiyorduk, bu yüzden biraz dinlemek zorunda kaldık,” diyor. “‘Bu bir osuruk değil, birisinin dirseğine üflemesi’ gibi düşündüğümüz birçok osuruk sesi vardı.”
Defekasyon, idrara çıkma, şişkinlik ve ishal sesleri spektrogram görüntülerine dönüştürüldü. Bir bilgisayar, bir “evrişimli sinir ağı” kullanarak bu görüntüleri yaklaşık 10 saat boyunca analiz etti. Yazılım, deneme yanılma yöntemiyle ishal spektrogramları arasındaki ince benzerlikleri ve bunların diğer tuvalet seslerinden nasıl farklı olduğunu kendi kendine öğreniyor.
Örneğin, idrara çıkma tutarlı bir tona sahiptir ve dışkılama tekil bir tona sahip olabilir. İshalin sesi daha gelişigüzeldir.
Yapay zeka öğrenme süreci tamamlandıktan sonra, araştırmacılar ishal çözme algoritmasını kabaca kredi kartı büyüklüğünde ve 50 dolardan daha ucuz bir bilgisayar olan Raspberry Pi’ye yüklediler. Georgia Tech öğrencisi Cade Tyler, mikrofon bağlantısı, bir dizi ışık (sinyal almak için yeşil, ishal için kırmızı ve “diğer” için turuncu) ve üzerinde “İshal Dedektörü” yazan kelimeler bulunan anakart için bir kasayı 3D olarak yazdırdı. yüzey.
Bilgisayar, bir spektrograma dönüştürülen ve algoritmaya beslenen 10 saniyelik bir ses kaydı alır. Tüm süreç sadece saniyeler sürer.
Cihazın bir sonraki yinelemesi, Wi-Fi veya başka bir kablosuz iletişim sinyali yoluyla bir veritabanına bir rapor gönderecek, böylece halk sağlığı görevlileri hastalık salgınlarını izleyebilecek.
Gatlin, “İnsanlar hakkında tanımlanabilir hiçbir şey toplamıyoruz” diyor.
Araştırmacılar, bir topluluğu kapsamak için bu cihazlardan kaç tanesine ihtiyaç duyulacağını veya ideal yerleşimin nerede olacağını henüz belirlemedi.
Gatlin, algoritmanın kontrollü koşullarda toplanan ve bilgilendirilmiş onay veren kişilerden toplanan daha iyi ses verileri kullanılarak iyileştirilmesi gerektiğini söylüyor. Gatlin ayrıca yapay zekayı kanalizasyon sistemlerinin işlemediği alanlarda yaygın olan açık hava tuvaletlerinde çalışacak şekilde eğitmeyi umuyor.