kræsen, sulten, eller har smerter? Forskere skaber et AI-værktøj til at fortælle babyer, at de græder fra hinanden

Alle forældre kender frustrationen ved at reagere på en babys gråd, spekulerer på, om deres barn er sulten, våd, træt, trænger til et kram, eller måske endda i smerte. En gruppe forskere i USA har udtænkt en ny kunstig intelligens-metode, der kan identificere og skelne mellem normale grådsignaler og unormale, som dem, der skyldes en underliggende sygdom. Metoden, baseret på en grådsprogsgenkendelsesalgoritme, lover at være nyttig for forældre i hjemmet såvel som i sundhedsvæsenet, da læger kan bruge det til at skelne gråd blandt syge børn.

Forskningen blev offentliggjort i maj-udgaven af IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica ( JAS ), en fælles udgivelse af IEEE og Chinese Association of Automation.

Erfarne sundhedspersonale og erfarne forældre kan ret præcist skelne mellem en babys mange behov baseret på de grådlyde, den laver. Mens hver babys gråd er unik, de deler nogle fælles træk, når de skyldes de samme årsager. At identificere de skjulte mønstre i grådsignalet har været en stor udfordring, og kunstig intelligens-applikationer har nu vist sig at være en passende løsning i denne sammenhæng.

Den nye forskning bruger en specifik algoritme baseret på automatisk talegenkendelse til at detektere og genkende funktionerne i spædbørns gråd. For at analysere og klassificere disse signaler, holdet brugte komprimeret sensing som en måde at behandle big data mere effektivt på. Komprimeret sensing er en proces, der rekonstruerer et signal baseret på sparsomme data, og er især nyttig, når lyde optages i støjende omgivelser, det er der, babyskrig typisk finder sted. I dette studie, forskerne designet en ny grådsprogsgenkendelsesalgoritme, der kan skelne mellem betydningen af ​​både normale og unormale grådsignaler i et støjende miljø. Algoritmen er uafhængig af den enkelte crier, hvilket betyder, at det kan bruges i en bredere forstand i praktiske scenarier som en måde at genkende og klassificere forskellige grædetræk og bedre forstå, hvorfor babyer græder, og hvor presserende grådene er.

"Som et særligt sprog, der er masser af sundhedsrelateret information i forskellige grådlyde. Forskellene mellem lydsignaler bærer faktisk informationen. Disse forskelle er repræsenteret af forskellige træk ved grådsignalerne. For at genkende og udnytte informationen, vi er nødt til at udtrække funktionerne og derefter få oplysningerne i det, " siger Lichuan Liu, tilsvarende forfatter og lektor i elektroteknik og direktøren for Digital Signal Processing Laboratory, hvis gruppe udførte forskningen.

Forskerne håber, at resultaterne af deres undersøgelse kan anvendes på flere andre medicinske omstændigheder, hvor beslutningstagning er stærkt afhængig af erfaring. "De ultimative mål er sundere babyer og mindre pres på forældre og omsorgspersoner, " siger Liu. "Vi undersøger samarbejder med hospitaler og medicinske forskningscentre, for at få flere data og kravscenarieinput, og forhåbentlig kunne vi have nogle produkter til klinisk praksis, " tilføjer hun.