05.10.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Умный унитаз с искусственным интеллектом научили определять болезни человека по виду стула

Унитаз с искусственным интеллектом

В Университете Дьюка разработали умный унитаз, который с помощью алгоритмов искусственного интеллекта способен определять заболевания человека, связанные с желудочно-кишечным трактом.

В течение многих лет исследователи вынашивали идею использования умных туалетов или даже умной туалетной бумаги, чтобы быстро получить снимок стула человека. Профилирование содержимого этих образцов может улучшить понимание бактерий, обитающих в кишечнике. Например, в Стэнфордском университете уже создали умный туалет, который может работать как с фекалиями, так и с мочой.

Технология умного туалета из Университета Дьюка ориентирована исключительно на стул. Устройство предназначено для установки в трубах существующих туалетов. Алгоритм искусственного интеллекта собирает изображение фекалий и затем устанавливает возможные заболевания человека. Нейросеть обучили на более чем 3 000 изображений стула, которые были классифицированы гастроэнтерологами.

В результате тестирования алгоритм смог самостоятельно проанализировать изображения и точно классифицировать стул в 85% случаев, а также определить наличие в нём крови в 76% случаев.

«Мы с оптимизмом смотрим на готовность пациентов использовать эту технологию, потому что она может быть установлена ​​в трубах их туалетов и не требует от пациента каких-либо действий, кроме смыва, — говорит Соня Грего, ведущий исследователь исследования. — Это может быть особенно полезно для пациентов, которые не могут сообщить о своём состоянии, например, для тех, кто живёт в учреждении длительного ухода».

«Пациенты часто не могут вспомнить, как выглядит их стул или как часто они испражняются, что является частью стандартного процесса наблюдения. Технология умного туалета позволит нам собирать долгосрочную информацию, необходимую для более точной и своевременной диагностики хронических желудочно-кишечных проблем», — говорит Дебора Фишер, ведущий автор исследования.