Uma inteligência artificial que pode detectar diarréia com 98% de precisão a partir de gravações de sons do banheiro pode ajudar a rastrear surtos de doenças, como cólera
Uma inteligência artificial pode detectar diarreia com até 98% de precisão, analisando os sons que emanam dos banheiros. Essa habilidade pode nos ajudar a rastrear surtos de doenças como a cólera.
Maia Gatlin, do Instituto de Tecnologia da Geórgia, e seus colegas coletaram 350 gravações de sons do banheiro do YouTube e do banco de dados Soundsnap – abrangendo defecação padrão, diarreia, micção e flatulência.
Os pesquisadores então usaram 70% das gravações para treinar uma IA para reconhecer diferenças audíveis entre os quatro tipos de excreção. Depois de confirmarem que a IA poderia fazer isso consistentemente com outros 10% dos dados, eles testaram o desempenho da IA usando os últimos 20% das gravações.
Isso revelou que a IA poderia classificar corretamente um evento de excreção como diarreico ou não diarreico com 98% de precisão, se o ruído de fundo – como pessoas conversando – fosse filtrado e com 96% de precisão se o ruído de fundo fosse mantido.
Usar essa abordagem para rastrear surtos de doenças envolveria colocar microfones em banheiros públicos e alimentar os dados com a IA, diz Gatlin.
Os pesquisadores criaram uma configuração que pode ser montada em banheiros. Um microfone capta o ruído do uso do banheiro, que é gravado em um microprocessador em uma caixa “Detetor de Diarréia” próxima (foto acima) que possui um modelo de IA de machine learning a bordo. O sinal é processado e avaliado antes de ser classificado como diarreia ou não.
As doenças diarreicas, como a cólera, podem levar à morte se não forem tratadas, e a detecção automática dos níveis de diarreia na comunidade pode ajudar a rastrear surtos e reduzir a propagação da doença.
No entanto, o som dos eventos de excreção depende do tipo de banheiro usado.
“Muitas áreas onde a cólera é abundante não têm os mesmos tipos de banheiros que temos nos EUA ou no Reino Unido, então precisaríamos desenvolver uma IA para sons produzidos em diferentes tipos de banheiros”, diz Gatlin, que anunciou os resultados em uma Reunião da Acoustical Society of America em 5 de dezembro.
A dependência de gravações online no desenvolvimento da IA também significou que os pesquisadores tiveram que ouvir manualmente as gravações e decidir se os rótulos de áudio descreviam com precisão o tipo de evento de excreção – sem saber ao certo qual tipo foi gravado.
“No futuro, gostaríamos de coletar gravações de excreção do mundo real e desenvolver a IA nelas”, diz Gatlin.
Publicado em 09/12/2022 16h44
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