Una IA podría detectar enfermedades en el inodoro, según un estudio

Al tirar de la cadena, sale de forma violenta una columna de pequeñas gotas de líquido, que pueden contener bacterias como E. coli-C. difficile, Vibrio cholerae, Vibrio parahaemolyticus o virus como Norovirus, Adenovirus o Hepatitis A. Así lo aseguran varios investigadores en un estudio, publicado en la revista 'Scientific Reports'.

Estas partículas no solo flotan en el aire, sino que pueden llegar hasta los vellos de la nariz, en caso de tener la tapa del inodoro levantada mientras tiramos de la cadena. Los investigadores aseguran que tirar de la cadena con la tapa levantada libera lo que se conoce como 'pluma de aerosol', que es una gran nube de partículas de vapor que transportan bacterias y otros patógenos.

Por ello, un equipo de científicos del Instituto de Tecnología de Georgia ha ideado un mecanismo para detectar enfermedades, como el cólera, mediante desechos humanos.

Los científicos probaron este mecanismo en datos de audio de fuentes online, transformando cada muestra de audio de un evento de excreción en espectrograma, que puede capturar el sonido en forma visual. Los diferentes eventos relacionados con el intestino producen diferentes características en el audio y en el espectograma.

Sin acudir a un centro médico

En este caso, la Inteligencia Artificial (IA) podría determinar la infecciónsin que la persona tenga que ser examinada en un centro médico para recopilar datos adicionales. Se debe a que esta clasifica cada evento en función de sus características.

El rendimiento del algoritmo se probó con datos con y sin ruido de fondo para asegurarse de que estaba aprendiendo las características de sonido correctas, independientemente del entorno en el que se colocara el sensor.

"La esperanza es que este sensor, que ocupa poco espacio y tiene un enfoque no invasivo, pueda implementarse en áreas donde los brotes de cólera son un riesgo persistente", dijo Maia Gatlin, la autora del estudio. Los científicos quieren usar el sensor de IA en lugares donde prevalecen las infecciones intestinales como el cólera.

En un futuro, además, planean recopilar datos acústicos del mundo real para que su modelo de aprendizaje automático se adapte para funcionar de manera eficiente.

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