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Máquina que mede barulho da sua tosse pode ajudar a conter pandemia

Componentes do FluSense - Divulgação/Umass Amherst
Componentes do FluSense Imagem: Divulgação/Umass Amherst

Marcella Duarte

Colaboração para Tilt

27/03/2020 15h04

Um aparelho portátil, munido de inteligência artificial, transforma sons de tosse em dados de saúde. Isso pode nos ajudar a entender o funcionamento da contaminação por gripes e outras doenças respiratórias virais, como Covid-19 e Sars, e a prever e conter pandemias.

O FluSense foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst, nos Estados Unidos. Segundo eles, a plataforma foi pensada para hospitais, salas de espera de serviços de saúde e grandes espaços públicos. O aparelho detecta sons de tosse e espirros e mede o tamanho das multidões, analisando os dados em tempo real.

As informações podem, por exemplo, contribuir para determinar o melhor momento para campanhas de vacinação, indicar restrições de viagem e direcionar suprimentos médicos de forma mais inteligente, entre outras medidas que podem salvar vidas.

O FluSense é formado por muitos microfones de baixo custo, uma câmera térmica e um mecanismo de computação neural, conectados a um minúsculo computador Raspberry Pi. Assim, consegue capturar sintomas iniciais de enfermidades do trato respiratório.

Primeiro, foi desenvolvido um "modelo de tosse" em laboratório. Então, os pesquisadores treinaram o sistema para contar pessoas nas imagens térmicas. "Nosso objetivo é construir modelos de previsões a nível populacional, não individual", disse Rahman. Não são armazenadas informações pessoais sensíveis, como falas e imagens identificáveis.

Para testar o FluSense no mundo real, ele foi colocado dentro de uma caixa retangular do tamanho de um livro grosso, em quatro salas de espera na clínica da universidade. Entre dezembro de 2018 e julho de 2019, a plataforma coletou e analisou mais de 350 mil imagens térmicas e 21 milhões de áudios.

Os pesquisadores descobriram que o aparelho conseguiu prever com precisão as taxas de diárias de diagnósticos de doenças respiratórias, como influenza e resfriados, na clínica.

"Eu me interesso por sons não-verbais do nosso organismo há muito tempo. Pensei que se pudéssemos capturar barulhos de tosse ou espirros em espaços públicos, onde muita gente naturalmente interage, poderíamos usar essa informação como uma nova fonte de dados para prever tendências epidemiológicas", disse Tauhidur Rahman, coautor do estudo e professor assistente de ciências da informação e computação, no comunicado da universidade.

Tauhidur Rahman (esquerda) e Forsad Al Hossain (direita), coautores do projeto FluSense - Divulgação/Umass Amherst
Tauhidur Rahman (esquerda) e Forsad Al Hossain (direita), coautores do projeto FluSense
Imagem: Divulgação/Umass Amherst

O FluSense é um exemplo da potência de se combinar inteligência artificial com computação de ponta, permitindo que os dados sejam coletados e analisados na fonte.

"Estamos tentando levar o aprendizado de máquina ao extremo. Todo o processamento acontece aqui. Esses sistemas estão se tornando mais baratos, poderosos e portáteis", disse Forsad Al Hossain, aluno de Ph.D e autor da pesquisa, sobre os pequenos componentes dentro do FluSense.

O próximo passo é testar o aparelho em outras áreas públicas e localizações geográficas, validando sua eficácia além do ambiente universitário. Os resultados do estudo foram publicados pela Association for Computing Machinery (ACM).

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