Науковці впевнені, що система штучного інтелекту, здатна проаналізувати рівень кашлю у публічному приміщенні, дозволить спрогнозувати поширення хвороб, схожих на грип. Зокрема й COVID-19.
Беручи до уваги нинішню ситуацію, не дивно, що останнім часом можна було побачити чимало спроб застосування високих технологій (від дронів з термальними камерами до додатків, які слідкують за переміщеннями хворих) для моніторингу поширення коронавірусу у реальному часі. Але як показав ще кілька років тому невдалий експеримент Google Flu Trends, що мав підраховувати кількість хворих на грип на основі пошукової історії користувачів, спалахи та спади вірусних інфекцій погано піддаються прогнозуванню.
Щомиті генерується чимало даних: пошукові запити, твіти, інформація про місцезнаходження тощо. Але продиратися крізь усе це, не знаючи на якому параметрі слід зосередити увагу, це все одно, що шукати отруйну голку в скирді сіна. Втім, дослідники з Массачусетського університету в Амхерсті вважають, що один універсальний показник захворювання на такі вірусні інфекції як грип, вони все ж знайшли. Це – кашель. Тобто науковці впевнені, що, виявляючи напади кашлю та вимірюючи рівень кашлю у приміщеннях, вони зможуть сказати, в якому напрямі поширюється вірус. І зупинити його поширення.
Це стало основою проєкту FluSense. Цей здатний до машинного навчання прилад для спостереження зможе, за задумом, колись стати таким само поширеним, як протипожежна сигналізація. FluSense оснащений процесором, нейронною мережею, мікрофоном, який реагує на кашель та чхання, і термальною камерою, щоб визначити кількість людей у приміщенні. Все це вміщається в пристрій розміром з книжку.
Якщо його помістити, скажімо, у приймальній кімнаті лікарні, система підрахує, скільки в ній людей та виміряє інтенсивність кашлю. І скаже, який денний рівень захворюваності на грип чи щось подібне спостерігається в цій клініці.
Рівень захворюваності = рівень кашлю?
В період з грудня 2018 року по липень 2019 платформа FluSense встигла зібрати у клінічній базі університету понад 350000 термальних зображень та 21 мільйон аудіозаписів. Рівень захворюваності вона при цьому прогнозувала доволі точно.
Професор інформатики Таугідур Рахман (Tauhidur Rahman) зазначив: «Мене завжди цікавили невербальні звуки, які продукує людське тіло. І я переконаний, що інформація про те, як часто можна почути кашель чи чхання у місцях масового скупчення людей, дозволить нам передбачувати рівень епідеміологічної загрози».
Науковці запевняють, що їх система не зберігає жодної особистої інформації, такої як манера мовлення чи звичайні, не термальні, зображення. До того ж вся інформація обробляється пристроєм на місці, без надсилання її у хмару чи на приватний сервер.
