Face à la pandémie du COVID-19, les chercheurs de l’UMass implémentent la technologie de l’IoT à la détection de la maladie. La recherche a permis de mettre au point un équipement baptisé FluSense, réalisé à partir de nombreux composant dont le Raspberry Pi.
Déployé dans la foule, cet équipement aider à identifier les symptômes grippaux. Cette nouvelle technologie vient élargir la gamme d’outils pouvant être utilisés pour suivre la propagation de la maladie.
FluSense : présentation et principe de fonctionnement
FluSense est un système de détection des symptômes grippaux dans une foule, un attroupement, etc. Il s’agit d’un appareil IoT développé par les chercheurs de l’UMass Amherst. De la taille d’un dictionnaire, FluSense embarque de nombreuses technologiques dont des microphones, un capteur thermique, un Raspberry Pi et le moteur de calcul neuronal Intel Movidius 2. L’idée est d’utiliser l’IA en périphérie pour classer les échantillons audio et identifier le nombre de personnes symptomatiques dans une pièce à un moment donné.
Cet appareil trouve son efficacité dans sa capacité à distinguer la toux des autres types d’audio non vocaux. Avec cet appareil, l’essentiel du traitement des données est effectué localement via le moteur de calcul neuronal Intel et le Raspberry Pi. Et grâce à l’IoT, les informations sur les symptômes sont envoyées via un réseau sans fil au laboratoire pour analyse.
Des essais à plus grande échelle prévus pour FluSense
Entre décembre 2018 et juillet 2019, des tests ont été effectués sur FluSense en plaçant l’appareil dans quatre salles d’attente de la clinique UMass Amherst —University Health Services. Les chercheurs ont déclaré qu’ils étaient en mesure de détecter à la fois les différents symptômes d’un état grippal, la toux notamment, et la densité d’une foule. Ils mettent en corrélation ces données pour assurer la surveillance et faire un suivi via un traitement par un algorithme. Les chercheurs souhaitent aujourd’hui effectuer un test à plus grande échelle, dans les grands espaces publics notamment (grande cafétéria, salle de classe, dortoirs, gymnase, auditorium). En même temps, les chercheurs améliorent la capacité de détection de FluSense en multipliant les symptômes détectables. En plus de la toux, l’appareil est par exemple capable de détecter l’éternuement.
FluSense, un outil de diagnostic et non un équipement de surveillance
Le doctorant Forsad Al Hossain et son co-auteur et conseiller, le professeur adjoint Tauhidur Rahman qui travaillent sur ce projet insistent sur le fait que FluSense est un outil de surveillance sanitaire et non un équipement de diagnostic. Par ailleurs, ils soulignent un autre fait : l’appareil ne récolte aucune donnée personnelle, n’identifie pas non plus des problèmes de santé sur un patient, mais travaille sur l’agrégation d’informations (symptômes grippaux, densité foule…) dans un cadre donné. Ils ont aussi déclaré que FluSense présente de nombreux avantages par rapport aux autres techniques de surveillance de la santé, en particulier celles basées sur le suivi Internet, comme Google Flu Trend ou Twitter. En effet, cette nouvelle technologie n’est pas facilement influencée par les campagnes de santé publique ou les publicités. En outre, la nature sans contact de ce capteur est idéale pour capturer passivement des signaux symptomatiques provenant de différents points géographiques et de différents groupes socio-économiques.
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