AI는 화장실 소리를 바탕으로 설사 환자를 정확하게 예측한다.

뉴 사이언티스트(New Scientist) 매거진에 따르면, 미국 조지아 공과대학 마이아 개틀린(Maia Gatlin) 연구원과 동료들은 98% 정확도로 설사를 감지할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했습니다. 이 AI 시스템은 콜레라와 같은 질병의 발생을 추적하는 데 도움을 주기 위해 개발되었습니다.

설사 감지기는 화장실 근처에 설치됩니다. 사진: NEW SCIENTIST/MAIA GATLIN

이 프로젝트를 위해 연구원들은 YouTube와 Soundsnap 오디오 데이터베이스에서 변기 배변, 배뇨, 설사 및 고창에 대한 350개의 오디오 녹음을 수집했습니다.

그런 다음 연구원들은 수집된 녹음의 70%를 사용하여 AI가 네 가지 유형의 배설물 사이의 소리를 들을 때 차이점을 인식하고 구별하도록 훈련시켰습니다.

그런 다음 AI가 일관되게 이 작업을 수행할 수 있는지 확인하기 위해 데이터의 추가 10%를 사용했습니다. 마지막으로 나머지 20%의 데이터를 활용해 나머지 20%의 녹음 내용을 활용해 AI의 성능을 테스트했다.

그 결과 AI는 주변 소음을 필터링하면 98%의 정확도로 설사와 비설사를 분류할 수 있지만, 주변 소음을 그대로 두면 정확도가 96%로 떨어지는 것으로 나타났다.

Gatlin 선생님, 이 방법은 공중화장실 옆에 마이크를 배치하고 AI에 데이터를 제공하는 것입니다. 구체적으로는 화장실에 장치를 장착해 화장실 사용 시 발생하는 소음을 포착해 머신러닝 AI 모델과 함께 인근 '설사 감지기' 상자에 있는 마이크로프로세서에 기록한다. 시스템은 신호를 처리한 후 설사 여부를 평가하고 분류합니다.

이 방법은 콜레라와 같은 질병의 발생을 모니터링하는 데 사용됩니다. 그러나 사용되는 화장실의 유형 또한 배설 활동 소리에 중요한 영향을 미칩니다. 콜레라가 풍토병인 많은 지역에는 미국이나 영국과 같은 유형의 화장실이 없기 때문에 다양한 유형의 화장실에서 나는 소리에 대한 AI 개발이 필요합니다.