資料介紹
描述
免費的 Covid-19 早期檢測和輕松保護解決方案
團隊:
應用程序/工程學生 - 佩德羅岡薩雷斯
醫療保健專業人士 - Bhargav R Gutha 博士
機器學習/應用程序 - Suraj Chavan
問題:
冠狀病毒 (Covid-19) 是一種全球大流行病,迄今為止已造成 500 多人死亡,并使數百萬人的生命處于危險之中。因此,擁有一個免費且易于訪問的診斷解決方案以在您的移動(手機)應用程序中舒適地檢測這種疾病是非常重要的,因為它具有傳染性,可以出去接受檢測。該解決方案也應該是所有人都能負擔得起的。
早期檢測可以導致容易的保護。
因此,我們提出了一種解決方案來檢測 Covid-19 癥狀并通過移動應用檢查您的風險。
該項目還包括一個簡單的保護 DIY 面具。
檢測
免責聲明:
· 這是一個實驗性移動應用程序,并非完全實時,因為必須使用它進行臨床試驗
· 記錄咳嗽后請務必對手機進行消毒
· 由于無法獲得實時的 Covid-19 患者咳嗽樣本,因此使用樣本咳嗽模擬來構建 AI-ML 分類模型
手機應用說明:
因為早期檢測有助于快速保護。我們基于人工智能 (AI) 咳嗽的移動應用程序解決方案可以幫助在 1-3 天內對患者進行早期診斷,因為嚴重程度會在 14 天內增加。即當患者觀察到她/他有 Covid-19 的癥狀時,他可以使用這個易于使用的移動應用程序進行早期診斷,并查看他是否有感染 Covid-19 的風險。在這個移動應用程序中,他可以記錄他的體溫、干咳和呼吸急促作為主要癥狀。他還可以記錄他的其他癥狀并點擊提交。一旦他提交了他的輸入,應用程序就會獲取這些輸入癥狀并返回輸出診斷報告。即,如果他有感染 Covid-19 的風險,那么他可以及時采取下一步措施進行保護。
此應用程序是基于 Android 的移動應用程序。它使用 Java 和人工智能 (AI) - 機器學習 (ML) Python 分類模型來確定患者感染 Covid-19 的風險。
移動應用程序設計
解決方案架構
App 將用戶提供的輸入癥狀和咳嗽聲音發送到經過 AI 訓練的機器學習 (ML) 分類模型和 App 中的決策程序。然后將咳嗽模式與機器學習模型中的冠狀病毒患者的咳嗽模式進行匹配,并將該結果與應用程序中的其他癥狀相結合,從而返回用戶的風險。該應用程序返回診斷報告,以顯示用戶冠狀病毒的風險。
軟件:Python、Tensor Flow、Amazon AWS EC2 Cloud、Android 10 Studio、Java、REST API、XML
硬件:安卓手機
概念:人工智能 (AI)、機器學習 (ML)、面向對象
其他輸入:咳嗽聲、溫度計
輸入:癥狀 - 發燒、咳嗽、呼吸急促、疲勞、身體疼痛、頭痛、嗅覺喪失、喉嚨痛、充血、惡心、腹瀉
輸出:診斷和咳嗽報告
實施細節:
移動應用程序的前端是使用 XML 構建在 Android 設計工作室中的。Java用于開發具有核心功能的后端。咳嗽聲音處理是通過 Tensor Flow訓練的 AI - ML 模型完成的。該模型是用 Python 編寫的。該模型對咳嗽進行分類,即它是否與 Covid-19 咳嗽匹配或不匹配。
創建的 Python ML 代碼托管在 Amazon AWS EC2 云服務器中。Android 應用程序和 Python 模型使用 REST API 連接。Android 應用程序會將咳嗽聲傳遞給云端的 python 模型。然后模型對咳嗽進行分類,即它是否與 Covid-19 咳嗽匹配。然后將此結果與 Java 代碼中的其他癥狀相結合,如果患者處于危險之中,則給出輸出。
*AI-ML Python 和 App 代碼包含在 GitHub 鏈接中的代碼/附件中
// 代碼片段
未來擴展:
· 將實時 Covid-19 患者咳嗽數據用于 ML 模型
· 引入噪音消除以改善咳嗽飼料質量
· 使用該應用程序對 Covid-19 患者進行臨床試驗
·在應用程序中包括呼吸率和氧飽和度測量
· 使其成為經批準的 Covid-19 診斷應用程序,適用于所有 Android 和 iOS
保護
Covid-19 防護措施
保持社交距離
· 盡可能待在家里
· 遠離其他生病的人
· 盡可能限制與他人的近距離接觸(約 6 英尺)
. 戴口罩和手套保護
DIY面膜
Easy DIY(自己動手)防護面罩
第一步——用餐巾紙做扇子
第 2 步 – 然后取一根發帶,將其放在折疊端內,并按如下方式裝訂
第 3 步 – 在另一側重復相同的操作
第 4 步 – 要調整長度,可以附加如下發帶
第 5 步 – DIY 保護面膜已準備就緒
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