Одним из препятствий для точной оценки распространенности болезней среди населения в целом является то, что большая часть наших данных поступает из больниц, а не из тех 99,9% населения мира, которые не являются больницами. FluSense - это автономная система, обеспечивающая соблюдение конфиденциальности, которая подсчитывает людей и кашляет в общественных местах, чтобы информировать органы здравоохранения.
Каждый год, конечно, сезон гриппа и простуды, хотя в этом году, конечно, гораздо страшнее. Но это похоже на обычный сезон гриппа в том смысле, что основной способ, которым кто-либо оценивает количество больных, - это анализ статистики из больниц и клиник. Пациенты, сообщающие о «гриппоподобном заболевании» или определенных симптомах, собираются и отслеживаются централизованно. Но как насчет многих людей, которые просто остаются дома или ходят на работу больными?
Мы не знаем, чего мы не знаем здесь, и это делает оценки тенденций заболеваемости, которые влияют на такие вещи, как производство вакцин и укомплектование персоналом больниц, менее надежными, чем они могли бы быть. Мало того, это, вероятно, порождает предубеждения: кто с меньшей вероятностью попадет в больницу и с большей вероятностью будет вынужден работать больным? Люди с низким доходом и без медицинской помощи.
Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте пытаются решить эту проблему с данными с помощью автоматизированной системы, которую они называют FluSense, которая контролирует общественные места, подсчитывая людей в них и прислушиваясь к кашлю. Некоторые из них, стратегически расположенные в городе, могут дать много ценных данных и представление о гриппоподобных заболеваниях среди населения в целом.
Таухидур Рахман и Форсад Аль Хоссейн описывают систему в недавней статье, опубликованной в журнале ACM. FluSense в основном состоит из тепловизионной камеры, микрофона и компактной вычислительной системы, загруженной моделью машинного обучения, обученной обнаруживать людей и звуки кашля.
Чтобы было ясно с самого начала, это не запись или распознавание отдельных лиц; Подобно камере, выполняющей обнаружение лиц для установки фокуса, эта система видит только существование лица и тела и использует это для подсчета людей в поле зрения. Количество обнаруженных случаев кашля сравнивается с количеством людей и несколькими другими показателями, такими как чихание и количество речи, для получения своего рода индекса недомогания - думайте об этом как о количестве кашля на человека в минуту.
Пример установки, вверху, прототип оборудования FluSense, центр и образец выходных данных тепловизионной камеры с подсчетом и выделением отдельных лиц.
Конечно, это относительно простое измерение, но ничего подобного нет, даже в таких местах, как приемные больниц, где собираются больные; Сотрудники приемной комиссии не ведут ежедневный учет случаев кашля. Можно представить себе не только характеристику типов кашля, но и визуальные маркеры, такие как плотность людей, и информацию о местоположении, например индикаторы болезни в одной части города по сравнению с другой.
«Мы считаем, что FluSense может расширить арсенал инструментов наблюдения за здоровьем, используемых для прогнозирования сезонного гриппа и других вирусных респираторных вспышек, таких как пандемия COVID-19 или атипичная пневмония», - сказал Рахман TechCrunch. «Понимая динамику приливов и отливов симптомов в разных местах, мы можем лучше понять серьезность нового инфекционного заболевания и, таким образом, мы можем обеспечить целенаправленное вмешательство общественного здравоохранения, такое как социальное дистанцирование или вакцинация».
Очевидно, что конфиденциальность является важным соображением в подобных вещах, и Рахман объяснил, что отчасти поэтому они решили создать собственное оборудование, поскольку, как некоторые уже поняли, это возможная система (хотя и не тривиальная). для интеграции в существующие системы камер.
«Исследователи собрали мнения медицинского персонала и комитета по этике университета, чтобы убедиться, что сенсорная платформа приемлема и соответствует соображениям защиты пациентов», - сказал он.«Все участники обсуждали серьезные сомнения по поводу сбора каких-либо визуальных изображений высокого разрешения в областях пациентов».
Аналогичным образом, классификатор речи был создан специально для того, чтобы не сохранять никаких речевых данных, кроме того, что кто-то сказал - не может произойти утечка конфиденциальных данных, если вы никогда их не собираете.
На данный момент планируется развернуть FluSense «в нескольких больших общественных местах», как предполагается в кампусе UMass, чтобы диверсифицировать свои данные. «Мы также ищем финансирование для проведения крупномасштабного испытания в нескольких городах», - сказал Рахман.
Со временем это можно будет интегрировать с другими показателями из первых и вторых рук, используемыми при прогнозировании случаев гриппа. Возможно, это не время, чтобы сильно помочь в борьбе с COVID-19, но это вполне может помочь органам здравоохранения лучше спланировать следующий сезон гриппа, что потенциально может спасти жизни.