一种利用智能手机嵌入式传感器诊断冠状病毒 COVID-19 的新型 AI 赋能框架：设计研究
人机交互
2020-06-02 v2 机器学习
种群与进化
摘要
冠状病毒是一著名病毒家族，可在人类与动物中致病。新型冠状病毒 COVID-19 最初发现于中国武汉。然而近来，该病毒已在世界大部分地区广泛传播，并被世界卫生组织（WHO）认定为大流行。此外，当今世界各国均在努力控制 COVID-19。检测冠状病毒有许多机制，包括对胸部 CT 影像与血液检测结果的临床分析。确诊 COVID-19 患者表现为发热、乏力与干咳。特别地，若干技术可用于检测病毒的初始结果，如医疗检测试剂盒。然而，此类设备成本高昂，且安装与使用耗时。因此，本文提出一种利用内置智能手机传感器检测 COVID-19 的新框架。该方案提供了一种低成本解决方案，因为大多数放射科医生已持有智能手机用于不同日常用途。不仅如此，普通民众也可在智能手机上使用本框架进行病毒检测。如今智能手机功能强大，具备计算丰富的处理器、内存空间，以及大量传感器，包括摄像头、麦克风、温度传感器、惯性传感器、接近传感器、颜色传感器、湿度传感器和无线芯片组/传感器。所设计的人工智能（AI）赋能框架读取智能手机传感器信号测量值，以预测肺炎的严重程度分级并预测疾病结果。
引用
@article{arxiv.2003.07434,
title = {A Novel AI-enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 using Smartphone Embedded Sensors: Design Study},
author = {Halgurd S. Maghdid and Kayhan Zrar Ghafoor and Ali Safaa Sadiq and Kevin Curran and Danda B. Rawat and Khaled Rabie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07434},
year = {2020}
}