07.12.2022 - Acoustical Society of America (ASA)

Escuche al inodoro: podría detectar enfermedades

Un sensor microfónico y el aprendizaje automático pueden clasificar los eventos de excreción, identificar el cólera u otras enfermedades intestinales, todo ello sin información identificable

El cólera, una enfermedad bacteriana que provoca diarrea, afecta a millones de personas y causa unas 150.000 muertes al año. Identificar la posible propagación comunal de la enfermedad en un brote de este tipo alertaría a tiempo a los profesionales sanitarios y mejoraría la asignación de recursos y ayuda. Sin embargo, por razones obvias, el seguimiento de ésta y otras enfermedades intestinales es un asunto delicado.

En su presentación, "La tesis de las heces: Using machine learning to detect diarrhea", Maia Gatlin, del Instituto de Tecnología de Georgia, describirá cómo un sensor microfónico no invasivo podría identificar enfermedades intestinales sin recoger información identificable. La presentación tuvo lugar el 5 de diciembre al este de EE.UU. en la Cumbre C, dentro de la 183ª Reunión de la Sociedad Acústica de América que se celebra del 5 al 9 de diciembre en el hotel Grand Hyatt Nashville.

Gatlin y su equipo probaron la técnica con datos de audio procedentes de fuentes en línea. Cada muestra de audio de un evento de excreción se transformó en un espectrograma, que esencialmente 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. El algoritmo se probó con datos con y sin ruido de fondo para asegurarse de que aprendía las características sonoras correctas, independientemente del entorno del sensor.

"Esperamos 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 las deposiciones 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".

En el futuro, Gatlin y sus colegas planean recopilar datos acústicos del mundo real para que su modelo de aprendizaje automático pueda adaptarse para trabajar en una variedad de entornos de baño.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

Acoustical Society of America (ASA)

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