计算机视觉+机器学习“智能厕所”可以监控用户健康

“智能厕所”健康和疾病生物标志物监测展示图资料来源:自然生物医学工程

科学技术日报记者张

英国《自然生物医学工程》杂志发表了一项新研究。科学家将计算机视觉和机器学习算法结合起来，报告了一套可以安装在标准马桶上的软件和硬件。通过它们，可以追踪使用者尿液和粪便中的健康和疾病生物标记。“智能厕所”自动运行，允许用户监控自己的健康数据，为疾病筛查、诊断和患者监测研究提供支持。

是伴随着医疗设备技术水平的不断提高而越来越广泛应用的。医疗市场对无创检测设备也有很高的要求——准确、及时和按需的患者监测因此，如果一项技术能够以非侵入性的方式反复测量个人的健康状况，并且成本不高，它将有助于预防和预测疾病，并提高诊断和治疗决策的准确性。

，但遗憾的是，大多数用于监测个人健康的技术通常无法产生可操作的数据，并且与临床工作流程的集成较差，这严重影响了监测设备的实用性

这一次，斯坦福大学的研究员萨姆·海姆和他的同事设计了一个模块化的厕所系统，其中包括:压力和运动传感器；用于分析尿流及其基本生化成分的试纸条和摄像机；根据形状和硬度的临床标准对粪便进行分类的计算机视觉和机器学习算法；用于生物识别的指纹扫描仪(嵌入在冲洗按钮中)

的研究人员表示，该厕所系统的潜在健康益处需要在现阶段通过大规模临床研究进行评估，并且该系统本身也需要基于人类群体的基线排泄物数据进行优化。尽管这种概念验证“智能厕所”的一些模块只为坐着和站着的男性受试者建造和测试，但该研究小组认为，它还可以扩大其应用范围，以包括未来人类排泄物的其他临床相关生物物理和生物化学测试。