Iedomājieties pasauli, kurā jūsu viedtālrunis varētu precīzi diagnosticēt jūsu elpceļu slimību, vienkārši analizējot jūsu klepus skaņu. Lai tas neizklausītos pēc zinātniskās fantastikas, Vašingtonas Universitātes zinātnieku un ārstu grupa šo ideju tuvina realitātei.
Izmantojot mašīnmācību, šie pētnieki ir izstrādājuši lietotni, kas var identificēt dažādus klepus veidus, kas saistīti ar dažādām slimībām, sākot ar tuberkulozi (TB). Tuberkuloze ir nopietna baktēriju infekcija, kas ietekmē plaušas un saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas datiem katru gadu prasa 1,5 miljonus cilvēku dzīvību.
Dr. Deivids Horns, plaušu, kritiskās aprūpes un miega medicīnas asociētais profesors, kopā ar savu komandu vēlas šo tehnoloģiju padarīt pieejamu viedtālruņiem. Krājot datus no apstiprinātiem TB pacientiem un salīdzinot tos klepus skaņas ar tiem, kas nav inficēti ar tuberkulozi, viņi ir apmācījuši mašīnmācības algoritmu analizēt frekvences modeļus, kas atrodami audioierakstos.
“Kamēr tas var nebūt redzams cilvēka ausīm, mašīnmācības algoritms var atklāt nelielas atšķirības klepus skaņās, kas atšķir tuberkulozes gadījumus no ne-TB gadījumiem,” skaidro Manuja Sharma, doktorantūras students, kas piedalās pētījumos.
Komandas atklājumi ir revolucionāri. Viņu lietotne, izmantojot parasto viedtālruņa mikrofonu, demonstrēja lielāku precizitāti, paredzot aktīvos TB klepus, salīdzinot ar dārgākiem mikrofoniem. Šī izlūkošana ir potenciāls spēka līdzeklis, lai revolucionētu selekcijas procesu kopienās, kur TB sastopamība ir augsta, bet diagnosticēšanai ir ierobežotas resursi.
Pētniekiem ir arī nākotnes plāni, lai paplašinātu savu lietotni, iekļaujot klepus no citām elpošanas slimībām, piemēram, COVID-19, pneimoniju un astmu. Viņi uzskata, ka šī tehnoloģija varētu nodrošināt ātras un ekonomiskas selekcijas rīkus, ļaujot veselības aprūpes profesionāļiem identificēt indivīdus ar augstu elpceļu slimību risku.
Lai gan jāveic vēl daudz pētījumu un attīstības, šis inovatīvais pieeja elpošanas slimību diagnosticēšanai rāda lielas cerības. Pasaulē, kurā viedtālruņi ir kļuvuši par neatņemamu mūsu dzīves daļu, šī tehnoloģija varētu veselības aprūpi padarīt pieejamu tieši mūsu pirkstiem, dodot pilnvaru indivīdiem un uzlabojot sabiedrības veselību visā pasaulē.
Bieži uzdoti jautājumi:
1. Ko ir izstrādājusi Vašingtonas Universitāte?
Vašingtonas Universitāte ir izstrādājusi lietotni, kas var identificēt dažādus klepus veidus, kas saistīti ar dažādām slimībām, sākot ar tuberkulozi (TB).
2. Kas ir tuberkuloze (TB)?
Tuberkuloze ir nopietna baktēriju infekcija, kas galvenokārt ietekmē plaušas, bet var arī ietekmēt citus ķermeņa orgānus.
3. Kā darbojas šī lietotne?
Lietotne apkopo datus no apstiprinātiem TB pacientiem un salīdzina viņu klepus skaņas ar tiem, kas nav inficēti ar tuberkulozi. Mašīnmācības algoritms pēc tam analizē frekvences modeļus, kas atrodami audioierakstos, lai atšķirtu starp TB un ne-TB gadījumiem.
4. Kādi ir pētījuma rezultāti?
Pētnieki ir atklājuši, ka lietotne, izmantojot parasto viedtālruņa mikrofonu, demonstrēja lielāku precizitāti aktīvu TB klepus prognozēšanā salīdzinājumā ar dārgākiem mikrofoniem.
5. Kāda varētu būt šīs tehnoloģijas ietekme?
Šī izlūkošana ir potenciāls spēka līdzeklis, lai revolucionētu selekcijas procesu kopienās, kur TB sastopamība ir augsta, bet diagnosticēšanai ir ierobežotas resursi. To varētu paplašināt, lai iekļautu klepus no citām elpošanas slimībām, piemēram, COVID-19, pneimoniju un astmu.
Definīcijas:
1. Mašīnmācība: Mākslīgā intelekta zara, kas ļauj datoriem mācīties un veikt prognozes vai lēmumus bez skaidriem norādījumiem.
2. Tuberkuloze (TB): Nopietna baktēriju infekcija, kas galvenokārt ietekmē plaušas, bet var ietekmēt arī citus ķermeņa orgānus.
Ieteicamie saistītie resursi:
1. Pasaules Veselības organizācija: Pasaules Veselības organizācijas oficiālā tīmekļa vietne, sniedzot informāciju par dažādām veselības tēmām, tai skaitā Tuberkulozi.
2. Vašingtonas Universitāte: Vašingtonas Universitātes oficiālā tīmekļa vietne, kur pētnieki ir izstrādājuši lietotni elpošanas slimību diagnosticēšanai.
The source of the article is from the blog be3.sk