2020. 08. 18. - 12:00
Az új technológiák azt is meghatározzák, honnan jön a köhögés
Nagy előrelépést jelentő újdonság a diagnosztika terén: a KAIST zaj- és rezgésellenőrző központja bejelentette: köhögésérzékelő kamerájuk azt is képes azonosítani, honnan jön a probléma.
A mesterséges intelligencia és az orvosi technológiák fejlődésével manapság egymás után érkeznek a jobbnál jobb eszközök, melyek lényegesen megkönnyítik a diagnózist és igen nagy hasznukat veszik a diagnosztika terén.
A dél-koreai Nemzeti Kutatási Egyetem (KAIST) zaj- és rezgésellenőrző központja például a közelmúltban jelentette be: azonosítani tudják a köhögés helyét mély tanulást alkalmazó eszközükkel.
Köhögésérzékelő kamerájuk felismeri a köhögés helyét, megjelenítve a helyszíneket. Valós időben képes nyomon követni és rögzíteni az információkat azokról, akik köhögtek, megállapítja, honnan származik a köhögés és mennyiszer fordult elő.
Az új orvosi eszköz megállapítja a köhögés helyét - segítve a diagnosztikát
Yong-Hwa Park professzor, a Gépészmérnöki Tanszék munkatársa mély tanuláson alapuló köhögésfelismerési modellt fejlesztett, a köhögés valós időben történő osztályozására.
A köhögéses események osztályozási modelljét hangkamerával kombinálják, amely megjeleníti azok pontos helyét. A kutatócsoport szerint a legjobb teszteredmény 87,4 százalékos volt.
Park professzor elmondta: a diagnosztikai eszköz igen előnyös orvosi eszköznek bizonyulhat, különösen járvány idején és olyan helyszíneken, mint az iskolák, irodák, éttermek. Képes folyamatosan monitorozni a páciensek állapotát a kórházi szobában is.
A láz és a köhögés a legkiemelkedőbb légzőszervi betegség-tünetek, melyek közül azonban a láz hőkamerák segítségével és távolról is felismerhető.
Az új technológia várhatóan rendkívül hasznos lesz a járványok terjedésének érintkezés nélküli felderítésében. A köhögés-esemény osztályozási modelljét hangkamerával kombinálják, amely megjeleníti a köhögési eseményt és jelzi a helyét a videóképen.
A köhögés-felismerési modell kidolgozására a kutatók ún. felügyelt tanulást folytattak egy konvolúciós neurális hálózattal (CNN). A modell bináris osztályozást hajt végre egy másodperces hangprofil-szolgáltatás bemenetével, a kimenetet pedig akár köhögéses eseményként, akár valami egyébként generálja.
László Adrienn
