Cientistas descobrem por que alguns cocôs afundam e outros nãoDNA dos parasitas das fezes dos vikings pode nos ajudar a evitar doenças
Uma dessas pesquisas é a dos engenheiros David Ancalle e Maia Gatlin, do Instituto de Pesquisa Georgia Tech (GTRI), que criaram uma máquina cheia de tubos, bocais e bombas para recriar a física e os sons produzidos por nós, humanos, no banheiro. É o dispositivo de “Teste e Reprodução Sintética de Acústica Humana” — em inglês, Synthetic Human Acoustic Reproduction Testing, ou S.H.A.R.T., sigla que significa “peido molhado”. Apesar da piada científica de calão que não conseguimos determinar, o propósito do dispositivo é bem sério: com ele, os pesquisadores estão preparando um algoritmo de inteligência artificial (IA) para encontrar padrões de doenças como a cólera nos sons produzidos pela diarreia. A condição mata até 500.000 crianças todos os anos, a terceira maior causa de mortalidade infantil em todo o mundo.
Acústica sanitária: estudo e benefícios
Com aprendizado de máquina e sensores baratos, a ideia dos cientistas é instalar detectores em locais suscetíveis a surtos de doenças que causam diarreia para classificar eventos do tipo, coletando dados e produzindo diagnóstico cada vez mais precisos. A pesquisa começou, na verdade, com o estudo de flatulência e urina, tentando relacionar os sons de peidos à geometria interna do reto: anormalidades acústicas poderiam indicar câncer no sistema. Gastroenterologistas concordaram que o método poderia ser uma maneira não-invasiva de examinar os pacientes, e o projeto acabou se expandindo para a detecção passiva de surtos de doenças gastrointestinais. Os banheiros do futuro, além de coletar excrementos, poderiam também ter maneiras de alertar comunidades sobre surtos de cólera embutidas, por exemplo. Como o reporte pelo próprio paciente e monitoramento por vídeo são mais complexos e menos confiáveis, a acústica entrou em ação: ela também é bem menos invasiva do que exames médicos. Os sons de urinação, flatulência, diarreia e defecações sólidas são bem distintos, e a equipe logo percebeu que um algoritmo e equipamentos baratos já poderiam dar conta de identificar essas diferenças. O complicado trabalho inicial envolveu selecionar áudios e vídeos públicos de excreções corporais humanas, determinando o espectro de frequência de cada uma e alimentando os dados ao algoritmo. Depois, o S.H.A.R.T. teve as bombas alimentadas com água: o dispositivo grava os sons do líquido passando pelos tubos para examinar a física de cada excreção. A máquina teve de simular a mesma dinâmica sonora, através de vários subsistemas: o algoritmo identificou corretamente os eventos de excreção até 98% das vezes nos promissores testes iniciais. Caso a geometria da uretra mude, o fluxo da urina e o som produzido no ato mudará, o que pode indicar problemas no órgão. Um modelo da urinação masculina já foi elaborado pela equipe, e outro da feminina deve ficar pronto em breve. O próximo passo será expandir os testes e construir um equipamento passível de instalação, como um computador Raspberry Pi minúsculo, por exemplo. A equipe também busca combinar o projeto com outras iniciativas de banheiros sustentáveis, esperando possibilitar diagnósticos a quem precisa. A ideia não é construir equipamentos milionários, mas sim baratos e acessíveis a todos os seres humanos, especialmente os de regiões com sistemas sanitários e de saúde precários. Fonte: Inverse
