معدلات إيجابية كاذبة ، سمعنا عنها
يحاول مجتمع الذكاء الاصطناعي معالجة جائحة الفيروس التاجي باستخدام جميع أنواع الخوارزميات في صندوق أدواته. على هذا النحو ، فإنه يأتي مع طرق تنبأ بنية البروتين في الفيروس ، أزمة من خلال آلاف الأوراق العلمية ، والآن ، للكشف عن السعال.
البشر جيدون جدًا في سماع السعال ، فلماذا نحتاج إلى التعلم الآلي؟ حسنًا ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر أتمتة عملية حساب عدد السعال القريب ، مما يساعد الخبراء في نهاية المطاف على جمع الإحصاءات والتنبؤ بمكافحة أمراض الجهاز التنفسي ومكافحتها - سواء كان نزلات البرد أو الأنفلونزا الاحتفالية ، أو ربما COVID-19 أو SARS - وفقًا للباحثين في جامعة ماساتشوستس أمهيرست (UMass) في الولايات المتحدة.
على سبيل المثال ، خذ FluSense: شيء وصفه فريق uni بأنه "منصة مراقبة متلازمية بدون تلامس" في ورقة نشرت في وقائع ACM حول التقنيات التفاعلية والجوالة القابلة للارتداء والوجود في كل مكان هذا الشهر. بشكل أساسي ، إنه جهاز يحسب عدد الأشخاص الذين يسعلون في مكان قريب.
وإليك دعاية الجامعة في مجال العلاقات العامة للتكنولوجيا:
يقول منشئو FluSense أن منصة الحوسبة الجديدة ، المتوخاة للاستخدام في المستشفيات وغرف انتظار الرعاية الصحية والأماكن العامة الأكبر ، قد توسع ترسانة أدوات المراقبة الصحية المستخدمة للتنبؤ بالإنفلونزا الموسمية وغيرها من تفشي الجهاز التنفسي الفيروسي ، مثل COVID-19 جائحة أو سارس.
يمكن لمثل هذه النماذج أن تنقذ الأرواح من خلال إعلام استجابة الصحة العامة مباشرةً خلال وباء الأنفلونزا. يمكن أن تساعد مصادر البيانات هذه في تحديد توقيت حملات لقاح الإنفلونزا ، والقيود المحتملة على السفر ، وتخصيص المستلزمات الطبية والمزيد.
إليك كيفية عملها: تكتشف الكاميرا الحرارية الحرارة المنبعثة من أجسامنا ، ويسجل الميكروفون الأصوات. ثم يتم تغذية هذه البيانات في Raspberry Pi وإرسالها إلى Intel USB Neural Compute USB Stick الذي يدير نموذج شبكة عصبية تلافيفية تم تدريبه على التعرف على صوت السعال. وبالتالي يمكن حساب عدد السعال ، وتوصيله بنماذج التنبؤ جنبًا إلى جنب مع حجم الحشد المكتشف.
تم تدريب النموذج على قصاصات صوتية لأشخاص يسعلون ويعطسون وتنظيف حلقهم من أربع مجموعات بيانات مختلفة. عندما نشر الباحثون نظامهم في أربع غرف انتظار مختلفة في عيادة الخدمات الصحية بجامعة UMass على مدار سبعة أشهر ، جمع FluSense 21 مليون عينة صوتية وكان دقيقًا في اكتشاف السعال بنسبة 81 في المائة من الوقت.
يلجأ البيت الأبيض إلى Big Tech لإصلاح أخطاء الفيروسات التاجية أثناء تصنيف المحادثات السابقة
"قد يسمح لنا هذا بالتنبؤ باتجاهات الإنفلونزا بطريقة أكثر دقة ،" محمد توحيد الرحمن ، مؤلف مشارك للورقة وأستاذ مساعد في علوم الكمبيوتر والمعلومات في UMass ، يوم الخميس.
يريد أندرو لوفر ، المؤلف المشارك للورقة وأستاذ مساعد في كلية الصحة العامة وعلوم الصحة بجامعة UMass ، تطبيق FluSense عبر المزيد من غرف الانتظار في العيادات في جميع أنحاء الولايات المتحدة لأتمتة قياس سعال الأشخاص - أحد أهم الأعراض من فيروس كورونا COVID-19 من بين الأمراض الأخرى. قال لوفر: "لدينا التحقق الأولي من أن السعال له بالفعل علاقة بالمرض المرتبط بالإنفلونزا". "نريد الآن التحقق من صحتها خارج هذا الإعداد المحدد للمستشفى وإظهار أنه يمكننا التعميم عبر المواقع."
بالتأكيد ، من الممكن أن تكتشف هذه المجموعة النكات لقياس انتشار COVID-19 ، ومع ذلك ، فإن السعال الناتج عن أشياء أخرى - مثل التدخين ونزلات البرد طوال العمر وما إلى ذلك - سيؤدي إلى تشويش الأرقام ، كما نعتقد ، نظرًا للمعدل الدقيق. إذا كان متطورًا بدرجة كافية لتمييز نوع السعال ، فقد يكون أكثر دقة في حساب الأنفلونزا أو COVID-19 من أزيز نزلات البرد ، إذا كان مثل هذا الشيء ممكنًا.
السجل طلب من الأكاديميين المزيد من الشرح والتعليق. ®
برعاية: البث الشبكي: لماذا تحتاج إلى الكشف والاستجابة المُدارين
المصدر: https://go.theregister.co.uk/feed/www.theregister.co.uk/2020/03/20/coronavirus_ai_cough/
