一种人工智能通过分析从厕所发出的声音，可以检测出腹泻，准确率高达98%。这项技能可以帮助我们追踪霍乱等疾病的爆发。
佐治亚理工学院的Maia Gatlin和她的同事从YouTube和声音数据库Soundsnap收集了350段基于厕所的声音记录--涵盖了标准的排便、腹泻、排尿和胀气。
然后，研究人员使用70%的录音来训练人工智能，以识别这四种排泄方式之间的声音差异。一旦他们确认人工智能可以用另外10%的数据持续做到这一点，他们就用最后20%的录音测试人工智能的性能。
这表明，如果过滤掉背景噪音--如人们的谈话--，人工智能可以正确地将排泄事件归类为腹泻或非腹泻，准确率为98%；如果保留背景噪音，准确率为96%。
加特林说，使用这种方法来追踪疾病的爆发，需要在公共厕所旁放置麦克风，并将数据输入人工智能。
研究人员已经创建了一个可以安装在厕所里的装置。麦克风收集厕所使用的噪音，并将其记录在附近的 “腹泻检测器 ”盒子（如上图）的微处理器上，盒子上有一个机器学习的人工智能模型。该信号经过处理和评估后，被归类为是否为腹泻。
腹泻疾病，如霍乱，如果不加以治疗，会导致死亡，自动检测社区中的腹泻程度，可以帮助跟踪疾病的爆发，减少疾病的传播。
然而，排泄事件的声音取决于使用的厕所类型。
