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Die Forscher entwickeln ein Gerät, mit dem Trends bei grippeähnlichen Erkrankungen überwacht werden können, um Präventionsmechanismen zu unterstützen

Shared by sara.di.fabio@p... on 2020-04-07 10:40

Über die Lösung

Wissenschaftler der University of Massachusetts entwickelten ein tragbares Gerät, FluSense, das mit künstlicher Intelligenz betrieben wird, um Husten und Menschenmenge in Echtzeit zu erkennen. Das Gerät analysiert die Daten, die zur Überwachung von Trends bei grippeähnlichen Erkrankungen wie Covid19 verwendet werden.

Die FluSense-Plattform verarbeitet ein kostengünstiges Mikrofonarray und Wärmebilddaten. Persönlich identifizierbare Informationen wie Sprachdaten oder unterscheidende Bilder werden nicht auf der Plattform gespeichert. Die Forscher entwickelten ein laborbasiertes Hustenmodell und trainierten den Algorithmus, um Wärmebilder zu erstellen, die Menschen darstellen, und zählten sie dann.

Das Gerät ist für Krankenhäuser, Wartezimmer im Gesundheitswesen und größere öffentliche Räume gedacht. Die Forscher stellten fest, dass Modelle wie dieses Lebensretter sein können, indem sie die Reaktion der öffentlichen Gesundheit während einer Grippeepidemie informieren. Die gesammelten Daten können dabei helfen, den Zeitpunkt für Grippeimpfkampagnen, mögliche Reisebeschränkungen, die Zuweisung von medizinischem Material und vieles mehr zu bestimmen.

FluSense wurde in einer rechteckigen Box von der Größe eines großen Wörterbuchs in vier Wartezimmern im Gesundheitswesen platziert. Von Dezember 2018 bis Juli 2019 wurden mehr als 350.000 Wärmebilder und 21 Millionen Nicht-Sprach-Audio-Samples aus öffentlichen Wartebereichen gesammelt und analysiert.

"Dies könnte es uns ermöglichen, Grippetrends viel genauer vorherzusagen", sagte Tauhidur Rahman, Mitautor der Studie, die in der Zeitschrift Proceedings of the ACM über interaktive, mobile, tragbare und allgegenwärtige Technologien veröffentlicht wurde.

Die Forscher fanden heraus, dass FluSense die täglichen Krankheitsraten an der Universitätsklinik vorhersagen konnte. "Ich dachte, wenn wir Husten- oder Niesgeräusche aus öffentlichen Räumen erfassen könnten, in denen sich viele Menschen auf natürliche Weise versammeln, könnten wir diese Informationen als neue Datenquelle für die Vorhersage epidemiologischer Trends nutzen", fügte Rahman hinzu.

Angepasst von: https://yourstory.com/2020/03/portable-ai-device-monitor-coronavirus-cov...
Für weitere Informationen: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3381014

Diese Lösung enthält keinen Hinweis weder auf die Verwendung von Arzneimitteln, Chemikalien oder biologische Stoffe (einschließlich Lebensmitteln) noch auf invasive Geräte, anstößige, kommerzielle oder inhärent gefährliche Inhalte. Diese Lösung wurde nicht medizinisch validiert. Vorsicht! Wenn Sie irgendwelche Zweifel haben, wenden Sie sich bitte an einen Arzt.

DISCLAIMER: This story was written by someone who is not the author of the solution, therefore please be advised that, although it was written with the utmost respect for the innovation and the innovator, there can be some incorrect statements. If you find any errors please contact the patient Innovation team via info@patient-innovation.com

Über den Erfinder

Forsad Al Hossain, Andrew A. Lover, George A. Corey, Nicholas G. Reich und Tauhidur Rahman sind die Autoren der FluSense-Studie. Sie entwickelten ein Überwachungsgerät, mit dem Daten zur Überwachung von grippeähnlichen Erkrankungen in Wartebereichen von Krankenhäusern gesammelt werden können. Die Idee ist, die gesammelten Daten zu verwenden, um Krankheiten vorherzusagen.

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