FluSense

Dispositivo que analisa sons de tosse pode ajudar na prevenção de pandemias

Vinicius Szafran, editado por Liliane Nakagawa 27/03/2020 17h03
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O FluSense é composto apenas por microfones de baixo custo, uma câmera térmica e um Raspberry Pi

Pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst, nos Estados Unidos, desenvolveram um aparelho portátil capaz de transformar os sons de tosse em dados de saúde usando inteligência artificial. Esse dispositivo pode ajudar a entender como funcionam as contaminações por gripe e outras doenças respiratórias virais, como a Covid-19 e Sars, assim como prever e conter pandemias.


A plataforma, chamada FluSense, foi pensada para salas de espera de serviços de saúde, hospitais e grandes espaços públicos, de acordo com os pesquisadores. O FluSense capta os sons de tosses e espirros e mede o tamanho das multidões, fazendo cálculos e analisando os dados em tempo real.

As informações adquiridas pelo aparelho podem ajudar a determinar o melhor momento para campanhas de vacinação, indicar restrições de viagens e direcionar de forma inteligência o fornecimento de suprimentos médicos, por exemplo, além de outras medidas que podem ajudar a salvar muitas vidas.

O dispositivo é composto de uma câmera térmica e diversos microfones de baixo custo, acoplados a um mini computador Raspberry Pi. Dessa forma, o FluSense consegue detectar os sintomas iniciais de doenças respiratórias.

Como foi feito?

Em laboratório, os pesquisadores desenvolveram um "modelo de tosse". Em seguida, treinaram o sistema para contar o número de pessoas presentes nas imagens térmicas. Informações sensíveis, como imagens identificáveis e falas, não são armazenadas pelo FluSense. "Nosso objetivo é construir modelos de previsões em nível populacional, não individual", explica Tauhidur Rahman, professor assistente de ciências da informação e computação e coautor do projeto.

O aparelho foi testado no mundo real entre dezembro de 2018 e julho de 2019. Para isso, ele foi colocado dentro de uma caixa retangular do tamanho de um livro e levado a quatro salas de espera na clínica da universidade. A plataforma coletou e analisou 21 milhões de áudios e 350 mil imagens térmicas nesse período.

Os testes mostraram que o FluSense conseguiu prever com precisão as taxas diárias de diagnósticos de doenças respiratórias na clínica.

Qual é a importância?

"Eu me interesso por sons não-verbais do nosso organismo há muito tempo. Pensei que se pudéssemos capturar barulhos de tosse ou espirros em espaços públicos, onde muita gente naturalmente interage, poderíamos usar essa informação como uma nova fonte de dados para prever tendências epidemiológicas", afirmou Rahman.

Reprodução

"Estamos tentando levar o aprendizado de máquina ao extremo. Todo o processamento acontece aqui. Esses sistemas estão se tornando mais baratos, poderosos e portáteis", contou Forsad Al Hossain, aluno de Ph.D e autor do estudo. 

O próximo passo para os cientistas é validar a eficácia do aparelho em outros ambientes além do universitário. Os resultados da pesquisa foram publicados pela Association for Computing Machinery (ACM).

Via: UOL


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