Dengkuran serta batuk petang hari anda barangkali unik
Dari ShutEye ke SleepScore, beberapa aplikasi smartphone tersedia jikalau anda ingin lebih memahami bilamana mendengkur memengaruhi istirahat anda, memungkinkan anda membiarkan mikrofon menyala semalaman untuk merekam dengkuran hidung serak serta gema tenggorokan. tetapi, meskipun aplikasi ponsel cerdas berguna untuk melakukan pelacakan keberadaan dengkuran, keakuratannya tetap menjadikan hambatan saat diterapkan di kamar tidur dunia riil dengan kebisingan asing serta banyak orang yang mampu didengar.
Penelitian pendahuluan dari University of Southampton menatap apakah dengkuran anda memiliki bunyi khas yang mampu dipakai untuk identifikasi. “bilamana anda benar-benar memonitor dengkuran ataupun batuk anda secara persis?” tanya Jagmohan Chauhan, asisten profesor di universitas yang melakukan pengerjaan penelitian tersebut. gaya pembelajaran mesin, terutama jaringan syaraf dalam, dapat memberikan dukungan dalam memverifikasi siapa yang melakukan simfoni mendengkur itu.
sebentar penelitian ini cukup baru, itu didasarkan pada studi peer-review yang menggunakan pembelajaran mesin untuk memverifikasi pencipta bunyi berat data lain yang sering terdengar menembus kesunyian berdarah petang: batuk.
Peneliti dari Google serta University of Washington mencampur ucapan manusia serta audio batuk ke dalam kumpulan data serta kemudian menggunakan pendekatan pembelajaran multitasking untuk uji coba siapa yang menghasilkan batuk tertentu dalam rekaman. Dalam studi mereka, AI melakukan pekerjaan 10% lebih baik daripada evaluator manusia dalam menentukan siapa yang batuk pada sekelompok kecil orang.
Matt Whitehill, seorang mahasiswa pascasarjana yang melakukan pengerjaan kertas identifikasi batuk, menanyakan beberapa metodologi di balik penelitian mendengkur serta berpendapat bahwa pengujian yang lebih ketat akan memberikan pengurangan keefektifannya. tetapi, dia menganggap konsep identifikasi bunyi yang lebih luas valid. “Kami sudah memperlihatkan bahwa anda dapat melakukannya dengan batuk. kelihatannya sangat barangkali anda dapat melakukan hal yang sama dengan mendengkur, ”kata Whitehill.
Segmen AI berbasis audio ini tak dicakup secara luas (serta jelas tak dalam istilah yang terdengar tinggi) seperti prosesor bahasa alami seperti ChatGPT OpenAI. tetapi terlepas dari itu, beberapa perusahaan menemukan cara AI dapat dipakai untuk menganalisis rekaman audio serta meningkatkan kesehatan anda.
Resmonics, sebuah perusahaan Swiss yang berfokuskan pada deteksi gejala penyakit paru-paru berbasis AI, sudah mengeluarkan paling baru perangkat lunak medis yang bersertifikat CE serta tersedia untuk Swiss berasal dari aplikasi myCough. meskipun perangkat lunak tak dirangkai untuk mendiagnosis penyakit, aplikasi ini dapat memberikan bantuan pengguna melakukan pelacakan berapa banyak batuk petang hari yang mereka alami serta jenis batuk apa yang paling sering terjadi. Ini memberi pengguna pemahaman yang lebih komplit tentang pola batuk mereka saat mereka menetapkan apakah konsultasi dokter dibutuhkan.
David Cleres, salah satu pendiri serta chief technology officer Resmonics, menatap potensi teknik pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi batuk ataupun dengkuran orang tertentu, tetapi percaya bahwa kemajuan besar masih dibutuhkan untuk segmen penelitian AI ini. “Di Resmonics, kami belajar dari pengalaman pahit bahwa ketahanan terhadap variasi dalam perangkat serta lokasi perekaman sama sulitnya untuk dicapai dengan ketahanan terhadap variasi dalam populasi pengguna yang mempunyai perbedaan,” tulis Cleres berasal dari email. tak hanya rumit untuk menemukan kumpulan data dengan rangkaian rekaman batuk serta dengkuran alami, tetapi juga rumit untuk memprediksi keunggulan mikrofon iPhone berusia lima tahun serta di mana seseorang akan memilih untuk meninggalkannya di petang hari.
Jadi, bunyi yang anda buat di tempat tidur pada petang hari dapat dilacak ke AI serta mempunyai perbedaan dari bunyi petang hari yang dibuat oleh orang lain di rumah anda. dapatkah mendengkur juga dipakai sebagai biometrik yang tersambung dengan anda, seperti sidik jari? dibutuhkan lebih banyak penelitian sebelum meloncat ke kesimpulan prematur. “jikalau anda melihatnya dari sudut pandang kesehatan, itu bisa anti gagal,” kata Chauhan. “Dari perspektif biometrik, kami tak bisa memastikannya.” Jagmohan juga tertarik untuk mengeksplorasi bilamana pemrosesan sinyal, tanpa dukungan gaya pembelajaran mesin, dapat dipakai untuk memberikan bantuan menentukan pendengkur.
pada saat mengutarakan tentang AI dalam pengaturan perawatan kesehatan, peneliti yang antusias serta pengusaha pemberani terus menghadapi hambatan yang sama: kelangkaan data berkualitas yang tersedia. Kurangnya data yang majemuk untuk pelatihan AI dapat menyebabkan ancaman yang riil bagi pasien. Misalnya, algoritme yang dipakai di rumah sakit Amerika sudah menurunkan prioritas perawatan pasien kulit hitam. Tanpa kumpulan data yang kuat serta pembuatan gaya yang cermat, AI sering kali mempunyai perilaku mempunyai perbedaan dalam situasi dunia riil dibandingkan dalam pengaturan praktik yang bersih.
“seluruh orang benar-benar beralih ke jaringan saraf yang dalam,” kata Whitehill. Pendekatan intensif data ini semakin meningkatkan kebutuhan akan rekaman audio berrim-rim untuk menghasilkan penelitian berkualitas tentang batuk serta dengkuran. gaya pembelajaran mesin yang melakukan pelacakan saat anda mendengkur ataupun mengoyak paru-paru tak memeable seperti chatbot yang menciptakan soneta eksistensial di Taco Bell’s Crunchwrap Supreme. Itu masih layak dikejar dengan penuh semangat. sebentar AI generatif tetap menjadikan perhatian primer bagi banyak orang di Silicon Valley, akan menjadikan kesalahan untuk melakukan penekanan tombol snooze pada aplikasi AI lain serta melalaikan kemungkinannya yang semarak.
