[論文レビュー] A Novel AI-enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 using Smartphone Embedded Sensors: Design Study

Halgurd S. Maghdid, Kayhan Zrar Ghafoor+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2020

COVID-19 diagnosis using AI被引用数 70

ひとこと要約

本論文は、スマートフォンに組み込まれたセンサーを利用してCOVID-19を検出し、肺炎の重症度を予測するAI対応フレームワークを設計研究として提案する。

ABSTRACT

Coronaviruses are a famous family of viruses that cause illness in both humans and animals. The new type of coronavirus COVID-19 was firstly discovered in Wuhan, China. However, recently, the virus has widely spread in most of the world and causing a pandemic according to the World Health Organization (WHO). Further, nowadays, all the world countries are striving to control the COVID-19. There are many mechanisms to detect coronavirus including clinical analysis of chest CT scan images and blood test results. The confirmed COVID-19 patient manifests as fever, tiredness, and dry cough. Particularly, several techniques can be used to detect the initial results of the virus such as medical detection Kits. However, such devices are incurring huge cost, taking time to install them and use. Therefore, in this paper, a new framework is proposed to detect COVID-19 using built-in smartphone sensors. The proposal provides a low-cost solution, since most of radiologists have already held smartphones for different daily-purposes. Not only that but also ordinary people can use the framework on their smartphones for the virus detection purposes. Nowadays Smartphones are powerful with existing computation-rich processors, memory space, and large number of sensors including cameras, microphone, temperature sensor, inertial sensors, proximity, colour-sensor, humidity-sensor, and wireless chipsets/sensors. The designed Artificial Intelligence (AI) enabled framework reads the smartphone sensors signal measurements to predict the grade of severity of the pneumonia as well as predicting the result of the disease.

研究の動機と目的

• 一般に普及しているスマートフォンのハードウェアを用いた従来のCOVID-19診断法の低コスト代替を提案する。
• スマートフォンのセンサー測定値を読み取り、疾病の有無と肺炎の重症度を予測するAI駆動フレームワークを提案する。
• パンデミック対応のためのスマートフォンベースの診断の実現可能性、設計上の考慮事項、潜在的な利点を強調する。

提案手法

• 内蔵センサー（カメラ、マイク、温度、慣性、近接、カラー、湿度、ワイヤレス）を活用して健康関連信号を取得する。
• センサデータを処理してCOVID-19の有無と肺炎の重症度を予測するAI対応フレームワークを開発する。
• 一般の人々がスマートフォンで利用できる低コストでアクセス可能な解決策を主張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートフォンに組み込まれたセンサーはCOVID-19診断の判別信号を提供できるか。
• RQ2 センサデータからCOVID-19に関連する肺炎の重症度を予測できるか。
• RQ3 感染症検出のためにモバイルデバイス上でAIを展開する際の設計上の考慮事項と実現可能性の課題は何か。

主な発見

• 本研究は、COVID-19検出に対する低コストのスマートフォンベースのアプローチを位置づける設計研究を提示する。
• フレームワークはスマートフォンの複数センサー信号を読み取り、疾患のアウトカムと肺炎の重症度を予測する。
• 消費者向けデバイス上でAI対応診断を展開する際の潜在的な利点と制限を論じる。