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배변소리로 설사를 하는지 알 수 있나요? 화장실 소리 350개 듣고 AI 인식 정확도 98% 달성

WBOY앞으로: 2023-04-13 19:16:01822검색

제작: 빅데이터다이제스트

저자: Caleb

똥은 인간이 배설하는 큰 '보물'이라고 할 수 있습니다.

대변의 모양은 사람의 건강을 판단하는 데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라, 개인 정보가 유출될 수도 있다는 점은 AI 분야에서도 대변이 매우 중요한 역할을 한다는 것을 보여주기에 충분합니다.

이제 배변 소리도 의학적 증거로 활용될 수 있다는 새로운 연구 결과가 나와 대변에 대한 연구가 점점 더 복잡해지고 있는 것 같습니다.

미국 조지아 공과대학 소속 연구진이 '대변 논문: 머신러닝을 사용하여 설사 감지'라는 논문을 발표했습니다. 이 논문은 화장실에 설치된 센서를 사용해 배변 소리를 녹음하는 머신러닝 모델을 제안했습니다. 이를 사용하여 사람에게 설사 증상이 있는지 확인하십시오.

배변소리로 설사를 하는지 알 수 있나요? 화장실 소리 350개 듣고 AI 인식 정확도 98% 달성

논문 링크:

https://asa.scitation.org/doi/10.1121/10.0015504

이 연구는 재미있을 뿐만 아니라 소리도 좋은 것 같습니다~

정확합니다 비율은 98%인데, 알고리즘은 350개의 배변 소리를 들었습니다

우리는 설사를 일으키는 세균성 질병인 콜레라가 매년 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치고 약 150,000명의 사망자를 초래한다는 것을 알고 있습니다.

그러나 조기 발견과 의료 전문가의 경고가 콜레라의 영향을 효과적으로 완화할 수 있지만 유사한 장 질환을 모니터링하는 것은 여전히 민감한 문제로 남아 있습니다.

그래서 연구진은 배변소리라는 새로운 검출 방법을 제안했습니다.

변기에 마이크가 내장된 센서가 설치되어 배변 소리를 녹음하면 기계 학습이 소리를 분석하고 표시등을 사용하여 설사가 있는지 여부를 나타낼 수 있습니다.

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소리를 분석할 때 시스템은 먼저 배변 소리를 스펙트로그램이라는 이미지로 변환합니다. 상황에 따라 소리와 스펙트로그램의 특성이 다릅니다. 예를 들어, 소변은 일관된 톤을 생성하는 반면 배변은 특정 톤을 가지며 설사는 더 무작위입니다.

생성된 스펙트럼 이미지는 기계 학습 알고리즘으로 전송되어 다양한 특징을 기반으로 분류됩니다.

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알고리즘을 훈련하기 위해 연구원들은 표준 배변, 설사, 배뇨 및 고창을 포함하는 YouTube 및 사운드 데이터베이스 Soundsnap의 화장실 관련 사운드 데이터 350개를 사용했습니다.

테스트 결과에 따르면 음성과 같은 배경 소음이 제거되면 시스템 정확도는 98%에 도달할 수 있으며, 배경 소음이 유지되면 시스템 정확도는 96%에 도달합니다.

아직도 시스템은 배변 소리를 기준으로 설사와 비설사를 비교적 정확하게 구분할 수 있는 것 같습니다.

논문의 제1저자인 마이아 개틀린(Maia Gatlin)은 "콜레라가 지속적으로 발생하는 지역에 이 작은 설치 공간의 센서가 설치될 수 있기를 바란다"고 말했다. 오염은 수인성 병원균의 확산으로 이어진다), 심지어 "간호/호스피스 시설에서 환자의 배변을 자동으로 모니터링하는 데 사용될 수 있으며 언젠가는 알고리즘을 기존 홈 스마트 장치와 결합하여 자신의 배변을 모니터링할 수도 있을 것입니다. 배변과 건강."

연구원들은 앞으로 배변음에 대한 연구뿐만 아니라 다양한 질병의 이상변화를 예측하기 위해 배뇨음도 포함시킬 수 있기를 희망한다고 밝혔습니다.

emm 박테리아를 소화하고 싶은 말: 오지 마세요!

대변 연구도 바짝 뒤따랐어요

만약 이 연구가 대변 연구와 결합될 수 있다면 어떨지... 아니, 이 사진은 소화 박테리아가 좀 너무 아름답습니다. 감히 쳐다보지도 못한다고 하더군요.

그러나 많은 위장병 전문의가 대변을 분석하고 염증성 장질환이나 과민성 대장 증후군의 징후일 수 있는 이상을 찾아 환자의 장 건강에 대해 알고 싶어하는 것은 사실입니다.

예를 들어 지난해 5월 듀크대학교는 기존 변기 시스템에서 이 과정의 대부분을 자동화할 수 있고, AI를 사용해 물을 내린 변기를 스캔하고 분류할 수 있는 새로운 기술을 개발했습니다.

듀크대학교에서 제안한 스마트 변기 입니다.

이 시스템은 배설물 이미지를 수집하기 위해 기존 변기 파이프에 설치되도록 설계되었습니다. 지원 AI 알고리즘은 위장병 전문의가 분류한 3,000개 이상의 고유한 대변 이미지에 대해 훈련되었습니다. 피가 있습니다.

알고리즘은 자체적으로 이미지를 분석할 수 있습니다. 알고리즘은 대변을 85% 정확하게 분류했으며 혈액을 76% 정확하게 감지했습니다.

연구 수석 연구원인 소니아 그레고(Sonia Grego)는 다음과 같이 말했습니다. "우리는 이 기술을 변기 배관에 설치할 수 있고 환자가 물 내리는 것 외에는 아무것도 할 필요가 없기 때문에 환자의 사용 의지에 대해 낙관하고 있습니다. 이는 이러한 사람들에게 도움이 될 것입니다. 이 연구의 수석 저자인 데보라 피셔(Deborah Fisher)는 "장기 요양 시설에 거주하는 환자와 같이 자신의 상태를 보고할 수 없는 환자에게 특히 유용합니다."라고 말했습니다. 위장 건강 문제의 원인을 파악하는 데 도움이 되는 자가 보고 정보는 매우 신뢰할 수 없습니다. 환자는 표준 스마트 화장실 기술의 일부인 대변이 어떻게 생겼는지, 배변 횟수를 기억하지 못하는 경우가 많습니다. 만성 위장병을 보다 정확하고 시기적절하게 진단하는 데 필요한 장기적인 정보를 수집할 수 있게 될 것입니다."

어느 날 정말 대변이 말려올 줄은 몰랐습니다.

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