უნიკალური აღმოჩენა - ტუალეტი დაადგენს დაავადებას და რჩევებსაც გასცემს

არსებობს მრავალი დაავადება, რომელიც პოტენციურად შეიძლება გამოვლინდეს ადამიანის ნარჩენებით. ერთ-ერთი ასეთი ინფექცია არის ქოლერა - ეს არის ბაქტერიული დაავადება, რომელიც იწვევს დიარეას და ყოველწლიურად მილიონობით ადამიანს აწუხებს. მსოფლიოში ქოლერას დიაგნოზით დაახლოებით 150,000 ადამიანი კვდება.

ქოლერა გადადის დაბინძურებული საკვებისა და წყლის მეშვეობით. დიდი ეპიდემიები, რომლებიც ავრცელებენ ბაქტერიას, სწორედ წყლის ან საკვების ფეკალური დაბინძურებასთან არის დაკავშირებული.

ქოლერა გამოწვეულია ვიბრიო ქოლერა ბაქტერიით

მიუხედავად იმისა, რომ ინფექცია ხშირად მსუბუქია, ზოგიერთ შემთხვევაში ის შეიძლება სიცოცხლისთვის საშიში იყოს. დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრის ( CDC ) მიხედვით, ქოლერათი დაავადებულ 10-დან დაახლოებით ერთ ადამიანს აქვს მძიმე სიმპტომები, რაც შეიძლება მოიცავდეს წყურვილს, მოუსვენრობას და დიარეას.

დეჰიდრატაციის ნიშნები, როდესაც პაციენტს აქვს დიარეა, ასევე შეიძლება იყოს გაფრთხილება, რომ ვინმეს აქვს ქოლერა. დაავადების ნიშნებია ასევე სწრაფი გულისცემა და დაბალი წნევა. ქოლერის მქონე ადამიანებს შეუძლიათ განიცადონ უკიდურესი დეჰიდრატაცია, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს თირკმლის უკმარისობა და სიკვდილი.

იმისთვის, რომ პაციენტებმა ქოლერას უმკურნალონ, პირველ რიგში უნდა იცოდნენ, რომ ეს დაავადება აქვთ, თუმცა მისი მონიტორინგი არც ისე ადვილიდა. მაია გეტლინმა, ჯორჯიის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მკვლევარმა ინჟინერმა, შექმნა ხერხი, რათა გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი დიარეის გამოსავლენად. ის თავის პრეზენტაციას უწოდებს „განავლის თეზისს“ - მანქანური სწავლების გამოყენება დიარეის გამოსავლენად.

მიკროფონის არაინვაზიურ სენსორს შეუძლია აღმოაჩინოს დაავადება ნაწლავებში

გეტლინი განმარტავს თავის დასკვნებს იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას მანქანური სწავლება ნაწლავის დაავადებების გამოსავლენად. ის იყენებს არაინვაზიურ მიკროფონის სენსორს ნაწლავის დაავადებების იდენტიფიცირებისთვის, აუცილებელი ინფორმაციის შეგროვების გარეშე, რაც იმას ნიშნავს, რომ AI-ს შეუძლია დაადგინოს ინფექცია სამედიცინო დაწესებულებაში დამატებითი მონაცემების შესაგროვებლად გამოკვლევის გარეშე. მეთოდი გულისხმობს მიკროფონისა და მანქანური სწავლების გამოყენებას დიარეის გამოსავლენად. გეტლინმა და მისმა კვლევითმა ჯგუფმა შეამოწმეს სენსორის ტექნიკა ონლაინ რესურსებიდან აუდიო ფაილებზე. გამოყოფის ან ნაწლავის მოძრაობის თითოეული აუდიო ნიმუში გადაკეთდა სპექტროგრამაში, რომელიც ასახავს ბგერას სურათში. სპექტროგრამა არის დროთა განმავლობაში სიგნალის ხმის წარმოდგენის ვიზუალური გზა.

სენსორის გამოყენება შესაძლებელია ქოლერის მუდმივი აფეთქების ადგილებში

გეტლინს სურს გამოიყენოს AI სენსორი იმ ადგილებში, სადაც გავრცელებულია ნაწლავის ინფექციები, როგორიცაა ქოლერა.

”იმედი არის, რომ ეს სენსორი, რომელიც არის მცირე ზომის და არაინვაზიური მიდგომით, შეიძლება განთავსდეს იმ ადგილებში, სადაც ქოლერის აფეთქების მუდმივი რისკია”, - თქვა გეტლინმა. 

სენსორი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას კატასტროფის ზონებში (სადაც წყლის დაბინძურება იწვევს წყლის პათოგენების გავრცელებას), ან თუნდაც საექთნო მოვლის დაწესებულებებში, რათა ავტომატურად აკონტროლოს პროცესი. გეტლინი სამომავლოდ ტექნოლოგიის გამოყენებას საცხოვრებელ სახლებშიც აპირებს.