[논문 리뷰] A Novel AI-enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 using Smartphone Embedded Sensors: Design Study

Halgurd S. Maghdid, Kayhan Zrar Ghafoor외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 16.

COVID-19 diagnosis using AI인용 수 70

한 줄 요약

본 논문은 스마트폰 내장 센서를 이용해 COVID-19를 탐지하고 설계 연구로 폐렴의 중증도를 예측하는 AI-활용 프레임워크를 제안한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 상용 스마트폰 하드웨어를 이용한 저비용 대안을 기존 COVID-19 진단 방식에 제시한다.
• 스마트폰의 센서 측정값을 읽어 질병 존재 여부와 폐렴 중증도를 예측하는 AI-주도 프레임워크를 제안한다.
• 팬데믹 대응을 위한 스마트폰 기반 진단의 실현 가능성, 설계 고려사항 및 잠재적 이점을 강조한다.

제안 방법

• 스마트폰에 내장된 센서들(카메라, 마이크, 온도, 관성, 근접, 색상, 습도, 무선)을 활용하여 건강 관련 신호를 포착한다.
• 센서 데이터를 처리하여 COVID-19 상태 및 폐렴 중증도를 예측하는 AI-활용 프레임워크를 개발한다.
• 일반 사용자가 스마트폰에서 사용할 수 있는 저비용의 접근 가능한 솔루션의 필요성을 주장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트폰 내장 센서가 COVID-19 진단에 판별력 있는 신호를 제공할 수 있는가?
• RQ2 센서 데이터로 COVID-19와 관련된 폐렴의 중증도를 프레임워크가 예측할 수 있는가?
• RQ3 전염병 탐지를 위한 모바일 기기에 AI를 배치할 때의 설계 고려사항과 실현 가능성 도전과제는 무엇인가?

주요 결과

• 본 연구는 COVID-19 탐지에 대한 저비용 스마트폰 기반 접근법을 제시하는 설계 연구를 구성한다.
• 프레임워크는 스마트폰의 다중 센서 신호를 읽어 질병 결과 및 폐렴 중증도를 예측한다.
• 소비자 기기에서 AI-활용 진단의 도입이 가지는 잠재적 이점과 한계를 논의한다.