米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「The feces thesis: Using machine learning to detect diarrhea」は、トイレに設置したセンサーで排便の音を録音し、下痢かどうかを判断する機械学習モデルを提案した研究報告である。コレラなどの腸に関する病気の早期発見に役立てたいという。

研究者らはこの技術を、YouTubeとサウンドデータベースSoundsnapからの音（標準的な排便、下痢、排尿、鼓腸を網羅した350件のトイレに関する音）を用い、学習とテストを行った。

テストの結果、人の話し声などの背景ノイズを除去した場合は98％、背景ノイズを残した場合は96％の精度で、排せつ物を下痢性か非下痢性かに正しく分類できることが分かった。

記事原文はこちら（『ITmedia NEWS』2022年12月22日掲載）

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