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最近馬薩諸塞州大學的研究人員發明了一個名叫 Flusense 的便攜式裝置，這個新的邊緣計算裝置可能會用于預測季節性流感和其他病毒性呼吸道疾病爆發(如 COVID-19大流行病或 SARS)的健康監測。根據設想，該平台将用于醫院、醫療候診室和更大的公共空間。
機器學習驅動，可監控和預測大規模流感
在流感大流行期間，該産品可以通過模型計算後直接給公共衛生部門預警以采取應對措施，進而成為救命稻草。這些終端的資料可以幫助确定流感疫苗活動的時間、潛在的旅行限制、醫療用品的配置設定等等。
計算機和資訊科學助理教授、博士生兼第一作者福薩德 · 阿爾 · 侯賽因說: “這能使我們更準确地預測流感趨勢”。他們的研究結果發表在周三的《互動式、移動式、可穿戴式和邊緣計算協會會刊》。
為了讓他們的發明在現實世界中試用一下，Flusense 的發明者與大學健康服務部的執行主任 George Corey 博士，馬薩諸塞州大學疾病預測與控制中心流感預測中心的生物統計學家 Nicholas Reich 和流行病學家 Andrew Lover 合作，Andrew Lover 是一位疾病傳播媒介專家，同時也是公共衛生與健康科學學院的助理教授。
平台使用 Raspberry Pi 和神經計算引擎處理低成本的麥克風陣列和熱成像資料。它不存儲任何個人身份資訊資料，如語音資料或識别圖像。在拉赫曼的馬賽克實驗室，計算機科學家開發傳感器來觀察人類健康和行為，研究人員首先開發了一個基于實驗室的咳嗽模型。然後，他們訓練深層神經網絡分類器，在熱力圖上用邊界盒代表人，然後進行計數。“我們的主要目标是在人群層面建立預測模型，而不是個人層面，” Rahman 說。
神經計算引擎加持，僅信用卡大小的樹莓派顯神功
Raspberry Pi(中文名為“樹莓派”,簡寫為RPi，(或者RasPi / RPI) 是為學習計算機程式設計教育而設計)，隻有信用卡大小的微型電腦，其系統基于Linux。
樹莓派是一款基于ARM的微型電腦主機闆，以SD/MicroSD卡為記憶體硬碟，卡片主機闆周圍有1/2/4個USB接口和一個10/100 以太網接口（A型沒有網口），可連接配接鍵盤、滑鼠和網線，同時擁有視訊模拟信号的電視輸出接口和HDMI高清視訊輸出接口。
以上部件全部整合在一張僅比信用卡稍大的主機闆上，具備所有PC的基本功能隻需接通電視機和鍵盤，就能執行如電子表格、文字處理、玩遊戲、播放高清視訊等諸多功能。Raspberry Pi B款隻提供電腦闆，無記憶體、電源、鍵盤、機箱或連線。
而神經計算引擎由英特爾推出，是一種內建在晶片上的DNN加速器，它可以讓英特爾Movidius Myriad X視覺處理器（VPU）DNN推理吞吐量能達到每秒超過一萬億次運算（TOPS），可為無人機、相機、安全系統、VR/AR裝置、360度攝像頭等裝置的視覺和AI應用提供高效解決方案。
初測有效，人工智能和邊緣計算助力流行病防控
他們在馬薩諸塞州立大學健康服務診所的四個醫療候診室裡放置了 FluSense 裝置，這些裝置被裝在一個長方形的盒子裡，大約有一本大字典那麼大。
從2018年12月到2019年7月，FluSense 平台從公共等候區收集并分析了超過35萬張熱圖像和2100萬份非語音音頻樣本。研究人員發現 Flusense 能夠在大學診所準确預測每日的疾病發病率。FluSense的多組輔助信号顯示與實驗室的類流感、流感疾病“密切相關”。
根據這項研究，“ FluSense 獲得的早期症狀相關資訊可以為目前的流感預測工作提供有價值的資訊。”
拉赫曼說: “很長一段時間以來，我一直對肢體語言感興趣”， “我認為，如果我們能夠從許多人聚集的公共空間捕捉到咳嗽或打噴嚏的聲音，我們就可以利用這一資訊作為預測流行病學趨勢的新資料來源。”
Al Hossain 說，FluSense 是人工智能與邊緣計算相結合的一個例子，這種前沿趨勢使得資料可以在源頭被收集和分析。“我們正試圖把機器學習系統帶到邊緣，” Al Hossain 指着 FluSense 裝置内部的元件說。“所有的處理都在這裡進行。這些系統正變得更便宜、更強大。”
“我們已經初步确認咳嗽确實與流感相關的疾病有關，” Lover 說。“現在，我們希望在醫院之外的環境驗證它的有效性，并在各個地區推廣。”
如果真的行之有效，又能推廣開來，将在預防大規模流行性感冒方面發揮重要作用。
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原文釋出時間：2020-03-22
本文作者： 新智元
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