研究人員探索人工智能如何追蹤呼吸健康，預測空氣質量

在最近的兩項研究中，德克薩斯大學達拉斯分校的研究人員展示了人工智能（AI）和機器學習（ML）如何從社會科學政策的角度解決各種問題。

公共政策、地理空間信息科學（GIS）和社會數據分析與研究教授、EPPS研究生教育高級副院長Dohyeong Kim博士和韓國的合作者開發了一種可穿戴聽診器，該聽診器使用人工智能監測患者的呼吸聲以檢測喘息。Kim也是一個使用機器學習來預測室內環境中空氣中細菌和真菌水平的團隊中的一員。

“在EPPS，我們有多名學者致力于人工智能問題，”Kim說。“人工智能應用主要是計算機科學家或工程師的領域，但了解人工智能如何應用于社會科學、醫療保健、教育、環境和其他領域變得越來越重要。”

Kim和他的同事們之前開發了一種基于人工智能的新方法，用于計算患者的喘息事件，這些事件可能表明需要醫療關注的呼吸困難。《工程》雜志的一篇新文章中描述了一種可穿戴聽診器，它是一種無線、皮膚可連接、低功耗的設備，包括一個肺音監測貼片（LSMP）。

LSMP通過移動應用程序監測呼吸功能，并通過比較其獨特的聲學特性對正常和有問題的呼吸進行分類。在這項研究中，包括來自韓國的協作作者。LSMP傳感器在患有哮喘的兒科患者和患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）的老年患者中進行了測試。

基于AI的呼吸事件計數器能夠區分COPD患者中80%以上的異常事件，尤其是喘息。

Kim說：“在之前的研究中，我們開發了一種用喘息聲訓練算法的方法，但當時我們還沒有完全開發出可穿戴設備。”“隨著聽診器的完全開發，我們可以使用這種人工智能算法實時自動檢測呼吸聲是否正常，可以監測和查看這些喘息聲的強度和頻率。”

在2月15日出版的《建筑與環境》雜志上發表的一項相關研究中，研究人員使用機器學習來研究溫度和濕度對室內生物氣溶膠濃度的綜合影響。

Kim說：“我們發現，溫度和濕度可以很好地預測細菌和霉菌的潛在存在。”

接觸空氣中的生物氣溶膠，如細菌和真菌，會帶來重大的健康風險，特別是對兒童、老年人和免疫系統受損的弱勢群體。生物氣溶膠暴露會加重呼吸和過敏狀況，強調了在室內環境中進行實時監測的必要性。

研究人員分析了從10種多用途公共設施（包括韓國的日托中心和圖書館）的4048個樣本中收集的數據，結果表明溫度和濕度共同顯著影響了細菌和霉菌的濃度。

Kim說，這些發現為控制室內生物氣溶膠水平以及通過調節溫度和濕度創造更安全、更健康的室內環境提供了指導。

除了Kim，Gloria Geevarghee BS'24也是建筑與環境研究的作者，還有延世大學、首爾大學和韓國大學的研究人員。這項工程研究的其他作者包括來自韓國科學技術研究所、亞洲大學、科新大學醫學院和首爾大學的研究人員。

與 Ai 時代前沿合作，將大門向更多普通用戶敞開！無論你是對新技術充滿好奇心的愛好者，還是希望提升自己技能的職場人士，這里都有適合你的課程和資源。