New issue
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
Pre-screening za pomocą ML-a z nagrania kaszlu #245
Comments
Pomysł super, podstawowe pytanie brzmi czy cały processing wraz z potrzebnym do tego data setem da się przeprowadzić na telefonie i jakie zasoby byłyby do tego potrzebne. Przesyłanie nagrań na serwer, nawet jeśli dobrowolne mogłoby rodzić zastrzeżenia co do prywatności i rodziło wątpliwości kto i jak przetwarza nagrania. Myślę, że wszelkie pomysły i próby zbudowania rozwiązania przez społeczność tutaj i dodania do aplikacji lub jako osobna w pełni niezależna aplikacja, która może na poziomie samego telefonu mogłaby przekazać taką informację lokalnie do aplikacji STOP COVID - ProteGO Safe spotkała by się z przychylnym odbiorem. |
Ciekawe czy dałoby się to zaimplementować w JS / kotlin / Swift żeby działo się to lokalnie ;) |
To chyba jest najmniejszy problem. Np. https://www.tensorflow.org/js |
@miklobit Oprócz samego modelu, dojdzie też implementacja konwersji danych z audio do danych które potrzebuje model. Myśle że niedługo takie coś będzie na jakiejś stronie. Chrome ma dostęp do mikorofnu a to chyba wystarczy. O ile tenserflow działa w przeglądarce, a nie tylko na node, chociaz i tutaj można by postawić serwer a tylko zwracać wyniki :) |
Wykorzystanie modelu, którego wyniki zostały wczoraj opublikowane przez IEEE, mogłoby radykalnie podnieść skuteczność aplikacji w walce z pandemią.
https://ieeexplore.ieee.org/document/9208795
Słaba swoistość modelu nie pozwala na zastąpienie testów PCR, ale można go wykorzystać w celu podejmowania decyzji, kogo w pierwszej kolejności testować, zaś sama funkcja wstępnej diagnozy z pewnością zachęciłaby więcej osób do instalacji.
The text was updated successfully, but these errors were encountered: