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FluSense系统通过自主监控公共场所来跟踪疾病趋势

2022-04-28 来源:郑州农业机械网

FluSense系统通过自主监控公共场所来跟踪疾病趋势

准确估计普通人群中疾病患病率的障碍之一是,我们的大部分数据来自医院,而不是全世界非医院的99.9%。FluSense是一个自主的,尊重隐私的系统,它可以统计公共场所中的人数和咳嗽次数,以使卫生当局随时了解情况。

当然,每年都有流感和寒冷季节,尽管今年当然要可怕得多中国机械网okmao.com。但这就像普通的流感季节一样,任何人估计病态的主要方法是通过分析医院和诊所的统计数据。报告“类似流感的疾病”或某些症状的患者将得到汇总和集中跟踪。但是,许多只留在家里或生病的人呢?

我们不知道我们在这里不了解的内容,这使得疾病趋势的估计(可能会给疫苗生产和医院工作人员带来信息)的可靠性比预期的要差。不仅如此,而且还可能产生偏差:谁去医院的可能性较小,而患病的可能性更大?低收入人群,没有医疗保健。

马萨诸塞州大学阿默斯特分校的研究人员正试图通过一种名为FluSense的自动化系统来缓解这一数据问题,该系统可以监视公共场所,对其中的人数进行计数并聆听咳嗽的声音。其中一些战略性地放置在城市中,可以提供大量有价值的数据,并深入了解普通人群中的流感样疾病。

Tauhidur Rahman和Forsad Al Hossain 在ACM期刊上发表的最新论文中描述了该系统。FluSense基本上由一个热像仪,一个麦克风和一个紧凑的计算机系统组成,该计算机系统装有经过训练的机器学习模型,该模型可以检测人和咳嗽的声音。

首先要明确的是,这不是在记录或识别单个面孔。就像照相机进行人脸检测以设置焦点一样,该系统只能看到人脸和身体的存在,并使用它来创建视线中的人数。将检测到的咳嗽次数与人数进行比较,并使用其他一些指标(例如打喷嚏和说话的次数)来产生某种疾病指数-将其视为每人每分钟的咳嗽次数。

上面的样品设置,FluSense原型硬件,热像仪的中心和样品输出,对个人进行了计数和概述。

当然,这是一个相对简单的测量方法,但即使在病人聚集的诊所候诊室等地方,也没有像这样的东西。招生人员没有对每天的咳嗽进行连续统计。人们不仅可以想象咳嗽的类型,还可以想象诸如人群拥挤程度之类的视觉标记,以及某个城市相对于另一城市的位置信息,例如疾病指示器。

Rahman告诉TechCrunch:“我们认为FluSense有潜力扩大用于预测季节性流感和其他病毒性呼吸道疾病(例如COVID-19大流行或SARS)的健康监测工具的库,” “通过了解不同地区症状动态的起伏变化,我们可以更好地了解一种新型传染病的严重程度,从而可以实施有针对性的公共卫生干预措施,例如远离社会或接种疫苗。”

显然,隐私是诸如此类的重要考虑因素,而Rahman解释说,这也是他们决定构建自己的硬件的部分原因,因为正如某些人已经意识到的那样,这是一个可以(尽管不琐碎)集成到现有相机中的系统系统。

他说:“研究人员征询了临床护理人员和大学道德审查委员会的意见,以确保传感器平台可以接受并与患者保护考虑充分吻合。” “所有人都讨论了收集患者区域内任何高分辨率视觉图像的主要犹豫。”

同样,语音分类器是专门为不保留某人讲话之外的任何语音数据而构建的-如果您从不收集任何敏感数据,则不会泄漏敏感数据。

目前的计划是“假设在UMass校园内”在几个大型公共空间中部署FluSense,以使其数据多样化。拉赫曼说:“我们也在寻找资金进行大规模的多城市试验。”

及时将其与用于预测流感病例的其他第一手和第二手指标进行整合。也许现在不是及时帮助控制COVID-19的时候,但是它很可能会帮助卫生当局为下一个流感季节做出更好的计划,这可能会挽救生命。

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