據(jù)外媒報(bào)道，科學(xué)家們已經(jīng)開發(fā)出一種由人工智能(AI)驅(qū)動(dòng)的便攜式設(shè)備，它可以實(shí)時(shí)檢測人群發(fā)出的咳嗽或打噴嚏的聲音，然后分析數(shù)據(jù)，直接監(jiān)測新冠病毒等流感疾病的發(fā)展趨勢。

　　來自美國馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校的研究人員說，這種名為FluSense的設(shè)備將被用于醫(yī)院、保健候診室和更大的公共場所。他們說，這個(gè)尖端的計(jì)算平臺(tái)可能會(huì)擴(kuò)大用于預(yù)測季節(jié)性流感和其他病毒爆發(fā)(如新冠病毒或SARS)的健康監(jiān)測工具武器庫。

　　研究人員指出，在流感流行期間，這樣的模型可以直接告知公共衛(wèi)生應(yīng)急反應(yīng)部門，從而成為人們的救命稻草。

　　他們解釋說，這些數(shù)據(jù)可以幫助確定流感疫苗接種的時(shí)間、潛在的旅行限制、醫(yī)療用品的分配等。

　　“這可能會(huì)讓我們更準(zhǔn)確地預(yù)測流感發(fā)展趨勢。”這份研究報(bào)告的合著者陶西杜-拉赫曼(Tauhidur Rahman)說，他的研究成果發(fā)表在《計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)交互式、移動(dòng)、可穿戴和普適技術(shù)匯刊》上。

　　FluSense平臺(tái)使用Raspberry Pi和神經(jīng)計(jì)算引擎處理低成本麥克風(fēng)陣列和熱成像數(shù)據(jù)。知名醫(yī)學(xué)博士、該研究的主要作者薩德-艾爾-賽因(Forsad Al Hossain)稱，它不存儲(chǔ)個(gè)人身份信息，如語音數(shù)據(jù)或可識(shí)別的圖像。

　　研究人員首先開發(fā)了一個(gè)基于實(shí)驗(yàn)室的咳嗽模型。然后，他們訓(xùn)練算法來創(chuàng)建人的熱成像圖，然后對(duì)他們進(jìn)行計(jì)數(shù)。

　　拉赫曼說：“我們的主要目標(biāo)是在人群層面上建立預(yù)測模型，而不是在個(gè)人層面上建立預(yù)測模型。”

　　研究人員將裝在一個(gè)大約一本大字典大小的長方形盒子里的Flusense設(shè)備放在四個(gè)醫(yī)療等候室里。從2018年12月到2019年7月，F(xiàn)lusense平臺(tái)從公眾候診區(qū)收集和分析了超過35萬張熱成像圖和2100萬個(gè)非語音音頻樣本。研究人員發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)lusense能夠準(zhǔn)確預(yù)測大學(xué)診所的每日發(fā)病率。

　　研究人員指出：“Flusense捕獲的早期癥狀相關(guān)信息可以為當(dāng)前的流感預(yù)測工作提供有價(jià)值的額外信息和補(bǔ)充信息。”

　　拉赫曼補(bǔ)充說：“我想，如果我們能捕捉到很多人自然聚集的公共場所發(fā)出的咳嗽或打噴嚏的聲音，我們就可以利用這些信息作為預(yù)測流行病趨勢的新數(shù)據(jù)來源。”(騰訊科技審校/樂學(xué))