Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 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。 コレラは、コレラ菌によって汚染された食物を口から食べることで胃で死滅しなかった菌が小腸に達し、定着、増殖して病態を引き起こす。一般的には数時間から1日以内の潜伏後、発熱はせず下痢を主症状として発症する。重症になると下痢に加え、嘔吐(おうと)やショックなど
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