AI đoán chính xác người bị tiêu chảy qua tiếng toilet

Theo tạp chí New Scientist, nhà nghiên cứu Maia Gatlin tại Viện Công nghệ Georgia (Mỹ) và các đồng nghiệp đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phát hiện tiêu chảy với độ chính xác 98% từ các bản ghi âm thanh nhà vệ sinh. Hệ thống AI này được phát triển nhằm giúp theo dõi sự bùng phát của các bệnh như dịch tả.

Để thực hiện dự án này, các nhà nghiên cứu đã thu thập 350 bản ghi âm thanh ghi lại các hoạt động đại tiện, tiểu tiện, tiêu chảy, và đầy hơi trong nhà vệ sinh từ YouTube và cơ sở dữ liệu âm thanh Soundsnap.

Sau đó các nhà nghiên cứu sử dụng 70% bản ghi âm thu thập được để huấn luyện AI nhận ra sự khác biệt và phân biệt được khi nghe âm thanh giữa bốn loại bài tiết.

Sau đó, họ sử dụng 10% dữ liệu khác để xác nhận AI có thể thực hiện điều này một cách nhất quán. Cuối cùng họ sử dụng 20% dữ liệu còn lại để kiểm tra hiệu suất của AI bằng cách sử dụng 20% bản ghi âm còn lại.

Kết quả cho thấy, AI có thể phân loại giữa tình trạng tiêu chảy hoặc không tiêu chảy với độ chính xác 98% nếu được lọc tiếng ồn xung quanh, còn nếu tiếng ồn xung quanh được giữ nguyên thì độ chính xác giảm xuống còn 96%.

Bà Gatlin, phương pháp này đòi hỏi việc đặt micro cạnh nhà vệ sinh công cộng và cung cấp dữ liệu cho AI. Cụ thể, một thiết bị sẽ được gắn trong nhà vệ sinh để thu tiếng ồn từ việc sử dụng nhà vệ sinh và ghi lại trên bộ vi xử lý trong hộp "Diarrhea Detector" (Máy phát hiện tiêu chảy) gần đó có mô hình AI học máy. Hệ thống sẽ xử lý tín hiệu, sau đó đánh giá và phân loại là tiêu chảy hay không.

Phương pháp này được sử dụng để theo dõi sự bùng phát của các bệnh như dịch tả. Tuy nhiên, loại nhà vệ sinh được sử dụng cũng góp phần quan trọng vào âm thanh của các hoạt động bài tiết. Nhiều khu vực nơi dịch tả hoành hành lại không có các loại nhà vệ sinh giống như ở Mỹ hoặc Anh nên cần phát triển một AI dành cho âm thanh phát ra từ các loại nhà vệ sinh khác nhau.