研究人员探索人工智能如何追踪呼吸健康，预测空气质量

在最近的两项研究中，德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员展示了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何从社会科学政策的角度解决各种问题。

公共政策、地理空间信息科学（GIS）和社会数据分析与研究教授、EPPS研究生教育高级副院长Dohyeong Kim博士和韩国的合作者开发了一种可穿戴听诊器，该听诊器使用人工智能监测患者的呼吸声以检测喘息。Kim也是一个使用机器学习来预测室内环境中空气中细菌和真菌水平的团队中的一员。

“在EPPS，我们有多名学者致力于人工智能问题，”Kim说。“人工智能应用主要是计算机科学家或工程师的领域，但了解人工智能如何应用于社会科学、医疗保健、教育、环境和其他领域变得越来越重要。”

Kim和他的同事们之前开发了一种基于人工智能的新方法，用于计算患者的喘息事件，这些事件可能表明需要医疗关注的呼吸困难。《工程》杂志的一篇新文章中描述了一种可穿戴听诊器，它是一种无线、皮肤可连接、低功耗的设备，包括一个肺音监测贴片（LSMP）。

LSMP通过移动应用程序监测呼吸功能，并通过比较其独特的声学特性对正常和有问题的呼吸进行分类。在这项研究中，包括来自韩国的协作作者。LSMP传感器在患有哮喘的儿科患者和患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）的老年患者中进行了测试。

基于AI的呼吸事件计数器能够区分COPD患者中80%以上的异常事件，尤其是喘息。

Kim说：“在之前的研究中，我们开发了一种用喘息声训练算法的方法，但当时我们还没有完全开发出可穿戴设备。”“随着听诊器的完全开发，我们可以使用这种人工智能算法实时自动检测呼吸声是否正常，可以监测和查看这些喘息声的强度和频率。”

在2月15日出版的《建筑与环境》杂志上发表的一项相关研究中，研究人员使用机器学习来研究温度和湿度对室内生物气溶胶浓度的综合影响。

Kim说：“我们发现，温度和湿度可以很好地预测细菌和霉菌的潜在存在。”

接触空气中的生物气溶胶，如细菌和真菌，会带来重大的健康风险，特别是对儿童、老年人和免疫系统受损的弱势群体。生物气溶胶暴露会加重呼吸和过敏状况，强调了在室内环境中进行实时监测的必要性。

研究人员分析了从10种多用途公共设施（包括韩国的日托中心和图书馆）的4048个样本中收集的数据，结果表明温度和湿度共同显著影响了细菌和霉菌的浓度。

Kim说，这些发现为控制室内生物气溶胶水平以及通过调节温度和湿度创造更安全、更健康的室内环境提供了指导。

除了Kim，Gloria Geevarghee BS'24也是建筑与环境研究的作者，还有延世大学、首尔大学和韩国大学的研究人员。这项工程研究的其他作者包括来自韩国科学技术研究所、亚洲大学、科新大学医学院和首尔大学的研究人员。

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