La IA predice con precisión a las personas con diarrea basándose en el sonido del baño

Según la revista New Scientist, la investigadora Maia Gatlin del Instituto Tecnológico de Georgia (EE.UU.) y sus colegas han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar diarrea con un 98% de precisión en grabaciones de sonidos del baño. Este sistema de inteligencia artificial fue desarrollado para ayudar a rastrear brotes de enfermedades como el cólera.

El detector de diarrea está instalado cerca del baño. Foto: NUEVA CIENTÍFICA/MAIA GATLIN

Para este proyecto, los investigadores recopilaron 350 grabaciones de audio de defecación, micción, diarrea y flatulencias en el baño de YouTube y la base de datos de audio Soundsnap.

Luego, los investigadores utilizaron el 70% de las grabaciones recopiladas para entrenar a la IA a reconocer las diferencias y distinguir al escuchar sonidos entre los cuatro tipos de excreción.

Luego utilizaron otro 10% de los datos para confirmar que la IA podía hacer esto de manera consistente. Finalmente, utilizaron el 20% restante de los datos para probar el rendimiento de la IA utilizando el 20% restante de las grabaciones.

Los resultados mostraron que la IA podía clasificar entre diarrea y no diarrea con un 98% de precisión si se filtraba el ruido ambiental, pero si el ruido ambiental se dejaba sin cambios, la precisión caía al 96%.

Sra. Gatlin, este método implica colocar un micrófono al lado de un baño público y proporcionar datos a la IA. Específicamente, se montará un dispositivo en el inodoro para capturar el ruido del uso del baño y registrarlo en un microprocesador en una caja cercana "Detector de diarrea" con un modelo de IA de aprendizaje automático. El sistema procesará la señal, luego la evaluará y la clasificará como diarrea o no.

Este método se utiliza para controlar brotes de enfermedades como el cólera. Sin embargo, el tipo de baño utilizado también contribuye de manera importante al sonido de las actividades excretoras. Muchas áreas donde el cólera es endémico no tienen los mismos tipos de retretes que en los EE. UU. o el Reino Unido, por lo que es necesario desarrollar una IA para los sonidos emitidos por los diferentes tipos de retretes.