適用于Covid-19的免費(fèi)診斷移動(dòng)應(yīng)用程序和DIY防護(hù)面罩
資料介紹
描述
免費(fèi)的 Covid-19 早期檢測(cè)和輕松保護(hù)解決方案
團(tuán)隊(duì):
產(chǎn)品經(jīng)理(分析、AI-ML)- Rohini Reddy
應(yīng)用程序/工程學(xué)生 - 佩德羅岡薩雷斯
醫(yī)療保健專業(yè)人士 - Bhargav R Gutha 博士
機(jī)器學(xué)習(xí)/應(yīng)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(shù)百萬(wàn)人的生命處于危險(xiǎn)之中。因此,擁有一個(gè)免費(fèi)且易于訪問的診斷解決方案以在您的移動(dòng)(手機(jī))應(yīng)用程序中舒適地檢測(cè)這種疾病是非常重要的,因?yàn)樗哂袀魅拘裕梢猿鋈ソ邮?/font>檢測(cè)。該解決方案也應(yīng)該是所有人都能負(fù)擔(dān)得起的。
早期檢測(cè)可以導(dǎo)致容易的保護(hù)。
因此,我們提出了一種解決方案來(lái)檢測(cè) Covid-19 癥狀并通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用檢查您的風(fēng)險(xiǎn)。
該項(xiàng)目還包括一個(gè)簡(jiǎn)單的保護(hù) DIY 面具。
檢測(cè)
免責(zé)聲明:
· 這是一個(gè)實(shí)驗(yàn)性移動(dòng)應(yīng)用程序,并非完全實(shí)時(shí),因?yàn)楸仨毷褂盟M(jìn)行臨床試驗(yàn)
· 記錄咳嗽后請(qǐng)務(wù)必對(duì)手機(jī)進(jìn)行消毒
· 由于無(wú)法獲得實(shí)時(shí)的 Covid-19 患者咳嗽樣本,因此使用樣本咳嗽模擬來(lái)構(gòu)建 AI-ML 分類模型
手機(jī)應(yīng)用說(shuō)明:
因?yàn)樵缙跈z測(cè)有助于快速保護(hù)。我們基于人工智能 (AI) 咳嗽的移動(dòng)應(yīng)用程序解決方案可以幫助在 1-3 天內(nèi)對(duì)患者進(jìn)行早期診斷,因?yàn)閲?yán)重程度會(huì)在 14 天內(nèi)增加。即當(dāng)患者觀察到她/他有 Covid-19 的癥狀時(shí),他可以使用這個(gè)易于使用的移動(dòng)應(yīng)用程序進(jìn)行早期診斷,并查看他是否有感染 Covid-19 的風(fēng)險(xiǎn)。在這個(gè)移動(dòng)應(yīng)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(diǎn)擊提交。一旦他提交了他的輸入,應(yīng)用程序就會(huì)獲取這些輸入癥狀并返回輸出診斷報(bào)告。即,如果他有感染 Covid-19 的風(fēng)險(xiǎn),那么他可以及時(shí)采取下一步措施進(jìn)行保護(hù)。
此應(yīng)用程序是基于 Android 的移動(dòng)應(yīng)用程序。它使用 Java 和人工智能 (AI) - 機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) Python 分類模型來(lái)確定患者感染 Covid-19 的風(fēng)險(xiǎn)。
移動(dòng)應(yīng)用程序設(shè)計(jì)

解決方案架構(gòu)
App 將用戶提供的輸入癥狀和咳嗽聲音發(fā)送到經(jīng)過(guò) AI 訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 分類模型和 App 中的決策程序。然后將咳嗽模式與機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的冠狀病毒患者的咳嗽模式進(jìn)行匹配,并將該結(jié)果與應(yīng)用程序中的其他癥狀相結(jié)合,從而返回用戶的風(fēng)險(xiǎn)。該應(yīng)用程序返回診斷報(bào)告,以顯示用戶冠狀病毒的風(fēng)險(xiǎn)。

軟件:Python、Tensor Flow、Amazon AWS EC2 Cloud、Android 10 Studio、Java、REST API、XML
硬件:安卓手機(jī)
概念:人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)、面向?qū)ο?/font>
其他輸入:咳嗽聲、溫度計(jì)
輸入:癥狀 - 發(fā)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(bào)告
實(shí)施細(xì)節(jié):
移動(dòng)應(yīng)用程序的前端是使用 XML 構(gòu)建在 Android 設(shè)計(jì)工作室中的。Java用于開發(fā)具有核心功能的后端。咳嗽聲音處理是通過(guò) Tensor Flow訓(xùn)練的 AI - ML 模型完成的。該模型是用 Python 編寫的。該模型對(duì)咳嗽進(jìn)行分類,即它是否與 Covid-19 咳嗽匹配或不匹配。
創(chuàng)建的 Python ML 代碼托管在 Amazon AWS EC2 云服務(wù)器中。Android 應(yīng)用程序和 Python 模型使用 REST API 連接。Android 應(yīng)用程序會(huì)將咳嗽聲傳遞給云端的 python 模型。然后模型對(duì)咳嗽進(jìn)行分類,即它是否與 Covid-19 咳嗽匹配。然后將此結(jié)果與 Java 代碼中的其他癥狀相結(jié)合,如果患者處于危險(xiǎn)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(lái)擴(kuò)展:
· 將實(shí)時(shí) Covid-19 患者咳嗽數(shù)據(jù)用于 ML 模型
· 引入噪音消除以改善咳嗽飼料質(zhì)量
· 使用該應(yīng)用程序?qū)?Covid-19 患者進(jìn)行臨床試驗(yàn)
·在應(yīng)用程序中包括呼吸率和氧飽和度測(cè)量
· 使其成為經(jīng)批準(zhǔn)的 Covid-19 診斷應(yīng)用程序,適用于所有 Android 和 iOS
保護(hù)
Covid-19 防護(hù)措施
保持社交距離
· 盡可能待在家里
· 遠(yuǎn)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(hù)
DIY面膜
Easy DIY(自己動(dòng)手)防護(hù)面罩
第一步——用餐巾紙做扇子

第 2 步 – 然后取一根發(fā)帶,將其放在折疊端內(nèi),并按如下方式裝訂

第 3 步 – 在另一側(cè)重復(fù)相同的操作

第 4 步 – 要調(diào)整長(zhǎng)度,可以附加如下發(fā)帶

第 5 步 – DIY 保護(hù)面膜已準(zhǔn)備就緒

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