Ver traducción automática
Esta es una traducción automática. Para ver el texto original en inglés haga clic aquí
#Novedades de la industria
{{{sourceTextContent.title}}}
Un sensor de inodoro puede detectar el cólera y otras enfermedades
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
Unos investigadores han desarrollado un sensor no invasivo capaz de detectar el cólera y otras enfermedades. El sensor se coloca encima de un inodoro y se combina con un algoritmo de aprendizaje automático capaz de clasificar las excreciones. Los investigadores afirman que puede desplegarse en zonas donde los brotes de cólera son un riesgo persistente, así como en zonas contaminadas por catástrofes.
{{{sourceTextContent.description}}}
El cólera, una enfermedad bacteriana que provoca diarrea, afecta a millones de personas y causa unas 150.000 muertes al año. Un sistema de detección precoz de un brote de cólera ayudaría a los profesionales a mejorar la asignación de recursos y ayudas, pero el seguimiento de las muestras fecales no es una tarea fácil ni poco invasiva.
Ahora, Maia Gatlin, ingeniera de investigación del Instituto de Tecnología de Georgia, ha creado el "Detector de diarrea" El detector en sí es un sensor microfónico que puede colocarse sobre un inodoro. El equipo lo emparejó con un algoritmo de aprendizaje automático que puede identificar el cólera y otras enfermedades intestinales, sin información personal identificable.
Gatlin y su equipo probaron la técnica con datos de audio de fuentes en línea. Cada muestra de audio de un episodio de excreción se transformó en un espectrograma, que básicamente captura el sonido en una imagen. Los distintos episodios producen características diferentes en el audio y el espectrograma. Por ejemplo, la micción crea un tono consistente, mientras que la defecación puede tener un tono singular. En cambio, la diarrea es más aleatoria. Las imágenes del espectrograma se introdujeron en un algoritmo de aprendizaje automático que aprendió a clasificar cada evento en función de sus características.
Según los resultados de Gatlin, presentados en el 183º Congreso de la Sociedad de Acústica de América, la IA clasificó correctamente una excreción como diarreica o no diarreica con una precisión del 98% si se filtraba el ruido de fondo y del 96% si se mantenía el ruido de fondo.
"La esperanza es que este sensor, que ocupa poco espacio y no es invasivo, pueda desplegarse en zonas donde los brotes de cólera son un riesgo persistente", explica Gatlin. "El sensor también podría utilizarse en zonas de catástrofe donde la contaminación del agua provoca la propagación de patógenos transmitidos por el agua, o incluso en residencias de ancianos para controlar automáticamente los movimientos intestinales de los pacientes. Tal vez algún día, nuestro algoritmo pueda utilizarse con los dispositivos inteligentes existentes en el hogar para controlar los propios movimientos intestinales y la salud."
A continuación, Gatlin y sus colegas dijeron que recopilarán datos acústicos del mundo real para que su modelo de aprendizaje automático pueda adaptarse a trabajar en una variedad de entornos de baño.