大数据文摘大便的形状不仅可以帮助判断一个人的健康状况，甚至可能会泄露你的个人信息，足以看出大便在人工智能领域也扮演着非常重要的角色。如今，新的研究表明，排便的声音也可以作为医学证据。看来对粪便的研究越来越复杂了。佐治亚理工学院附属研究人员发表了Thefecethesis:Usingmachinelearningtodetectdiarrheament论文。论文中提出了一种机器学习模型，利用安装在马桶中的传感器记录排便的声音，从而判断一个人是否有腹泻的症状。论文链接：https://asa.scitation.org/doi/10.1121/10.0015504看来这个研究不仅有味道，还有声音~准确率98%，但是算法听了350各种排便声，我们知道霍乱是一种引起腹泻的细菌性疾病，每年影响数百万人，约有15万人死亡。但是，虽然及早发现和向卫生专业人员发出警告在减轻霍乱的影响方面是有效的，但对类似肠道疾病的监测仍然是一个敏感问题。因此，研究人员提出了一种新的检测方法——排便声。在马桶里安装传感器，内置麦克风，记录排便的声音，然后机器学习可以分析声音，以指示灯的形式来提示是否有拉肚子。在分析声音时，系统首先将排便的声音转换成称为频谱图的图像。根据情况，声音和频谱图具有不同的特性。例如，排尿产生一致的音调，而排便具有特定的音调，而腹泻则更为随机。然后将生成的光谱图像发送到机器学习算法，以根据不同的特征进行分类。为了训练算法，研究人员使用了来自YouTube和声音数据库Soundsnap的350种与厕所相关的声音数据，涵盖标准排便、腹泻、排尿和肠胃胀气。根据测试结果，在去除语音等背景噪声的情况下，系统准确率可达98%；在保留背景噪声的情况下，系统的准确率为96%。看来系统还是可以靠排便的声音准确区分拉肚子和不拉肚子的。该论文的第一作者MaiaGatlin表示，“希望这种占地面积小的传感器能??够安装在霍乱仍在继续影响的地区。”/自动监测患者排便的临终关怀设施。也许有一天，该算法可以与现有的家庭智能设备相结合，以监测他们自己的排便和健康状况。”研究人员表示，他们希望未来不仅可以将排便的声音，还可以将排尿的声音纳入研究，以预测各种疾病的异常变化。emmm文摘菌只想说：别过来！粪便研究紧随其后。试想一下，如果这个研究能和粪便研究结合起来，岂不是……不对，这画面有点太美了。不过，许多胃肠病学家确实希望通过分析患者的粪便并寻找可能是炎症性肠病或肠易激综合症迹象的异常情况来了解患者的肠道健康状况。例如，去年5月，杜克大学开发了一项新技术，可以在现有的厕所系统中实现大部分流程的自动化，还可以使用AI对冲走的排泄物进行扫描和分类。这就是杜克大学提出的智能马桶。该系统旨在安装在现有厕所的管道中，以收集粪便图像。随附的AI算法已根据3,000多张独特的粪便图像进行训练，这些图像已被胃肠病学家归类为稀疏和正常。、便秘及是否有血。然后算法可以分析图像本身。该算法能够在85%的时间内对粪便进行准确分类，在76%的时间内检测到血液。该研究的首席研究员SoniaGrego表示：“我们对患者使用这项技术的意愿持乐观态度，因为它可以安装在马桶的管道中，患者除了冲水外无需做任何其他事情。这尤其对于报告自己疾病的患者很有用，例如那些住在长期护理机构中的患者。”“通常情况下，胃肠病学家必须依靠患者自我报告的大便信息来帮助确定其胃肠道健康问题的原因，这可能非常不可靠。患者通常不记得他们的大便是什么样子或他们排便的频率运动，这些都是标准监测过程的一部分。智能马桶技术将使我们能够更准确、更及时地收集诊断慢性胃肠道疾病所需的长期信息。”没想到有一天，凳子真的卷起来了。相关报道：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/22/news067.htmlhttps://www.eurekalert.org/news-releases/972604https://medicalxpress.com/news/2022-12-feces-thesis-machine-diarrhea.htmlhttps://www.cnbeta.com.tw/articles/science/1132335.htm
