Устройство ще търси респираторни заболявания чрез обработка на шума

Устройствата Raspberry Pi често се използват от учените, особено в биологията, за събиране и анализиране на данни, а един особено впечатляващ проект влезе в новинарските заглавния през тази седмица, съобщават от Technology.org.

Изследователи от UMass Amherst са създали FluSense, оборудване с размер на речник, включващо малък брой микрофони, термичен сензор, невронно изчислителен процесор Intel Movidius 2 и компютър Raspberry Pi. 

FluSense проследява звуците от тълпите хора, за да прогнозира евентуални огнища на респираторни вируси като сезонния грип; естествено, заглавията за тяхната работа са се съсредоточили върху потенциалното значение на усторйството за пандемията от COVID-19. 

Устройството може да различи кашлицата от други звуци. Когато данните за кашлица се комбинират с информация за размера на тълпата в дадено местоположение, тя може да предостави индекс, предсказващ колко хора е вероятно да се сблъскат със симптоми на грип.

FluSense е успешно тестван в четири чакални за здравни клиники, а сега д-р Форсад Ал Хосейн и неговият съветник, доц. Таухидур Рахман планират да пуснат устройството в други големи пространства, за да съберат данни в по-голям мащаб и да засилят възможностите на устройството.

Изследователите смятат, че тайната на успеха на FluSense се крие в това, че голяма част от обработката на данни се извършва локално, чрез невронния изчислителен процесор и компютъра Raspberry Pi.

FluSense предлага различен набор от предимства пред други инструменти, като изключително популярното приложение за самотестване, разработено от изследователи от болницата Kings College в Лондон, Великобритания, заедно със стартъпа Zoe.

Подходи като този разчитат на това обществеността да регистрира и това вероятно ще изкриви събраните данни, тъй като хората в някои демографски групи са по-склонни да се мотивират и да участват.

От друга страна FluSense може да бъде инсталиран за пасивно събиране на данни от групи от цялото население. Това може да бъде особено полезно за групите в неравностойно положение, които имат по-малка вероятност да имат достъп до здравни грижи.