terça-feira, 2 de julho de 2019

Em breve, Alexa saberá quando uma pessoa está prestes a ter um infarto

Em breve, Alexa saberá quando uma pessoa está prestes a ter um infarto

Em março deste ano, a Alexa, a assistente virtual da Amazon, passou a trabalhar como "enfermeira" em alguns hospitais nos Estados Unidos. Agora, a Amazon está prestes a adicionar mais uma funcionalidade a ela, que poderá identificar a diferença no som da respiração de pessoas com sinais iniciais de infarto.

Segundo o site Bloomberg, pesquisadores da Universidade de Washington criaram um instrumento que poderá ser usado em sistemas como a Alexa — e até mesmo em smartphones — e é capaz de reconhecer sons da respiração ligados a ataques cardíacos, a chamada respiração agonal, que apresenta suspiros irregulares e deixa a pessoa ofegante, o que ocorre quando o oxigênio não consegue chegar ao cérebro.

"É uma espécie de ruído gutural, e sua singularidade faz dele um bom biomarcador de áudio para identificar se alguém está sofrendo uma parada cardíaca", disse o professor assistente de anestesiologia e medicina da dor da Universidade de Washington, Jacob Sunshine.

Testes com gravações reais

Os testes do dispositivo foram realizados usando gravações reais de ligações para a emergência de Seattle feitas por pessoas em estados iniciais de ataque cardíaco. Entre 2009 e 2017, foram extraídos áudios de 2,5 segundos de 162 chamadas e colocados em dispositivos inteligentes como a Alexa, e foram usadas técnicas de machine learning capazes de aumentar a base de dados. Cerca de 83 horas de respiração normal foram inseridas para fornecer os dados negativos para o sistema.

Em 97% dos casos, o aparelho reconheceu a respiração agonal quando o som vinha de até 6 metros de distância. Mais testes serão realizados para calibrar de maneira precisa o sistema, a fim de diminuir os números de análises erradas. "Não queremos alertar serviços de emergência ou entes queridos desnecessariamente, por isso é importante reduzir nossa taxa de falsos positivos", acrescentou o autor primário do estudo e aluno de doutorado, Justin Chan.

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