La Universidad de Stanford ha creado un inodoro con Inteligencia Artificial (IA) capaz de escanear el trasero o recto -’Analprint Scan’- del usuario. ¿Su objetivo? Ser capaz de detectar enfermedades en heces y orina mediante un sistema avanzado de cámaras y sensores.
Una investigación publicada en la revista Nature Biomedical Engineering, describe un inodoro que, además de detectar al usuario que lo utilice mediante una “huella anal” o ‘Analprint Scan’, también es capaz de detectar enfermedades y prevenirlas -diabetes, infecciones urinarias, inflamaciones del intestino, entre otras-.
De acuerdo a los investigadores de Stanford, el prototipo de baño ha sido probado en más de 20 personas y la Inteligencia Artificial ha sido capaz de detectar a cada usuario mediante reconocimiento de imágenes, algo similar con la detección de huellas dactilares -con el cual también cuenta en la palanca del inodoro- y el reconocimiento facial.
Este “escaneo de ano” relaciona los datos obtenidos con cada usuario sin equivocarse y, de acuerdo a los desarrolladores de este nuevo inodoro, es dispositivo que ha aumentado su valor no solo porque es capaz de detectar enfermedades sino porque es un objeto de uso común ya que se aprovechan datos que normalmente son ignorados.
Las grabaciones de las heces y orina que recopila el inodoro, se procesan mediante algoritmos para detectar posibles patrones como la urodinámica -volumen y tiempo de flujo de la orina- e incluso la viscosidad en las heces que se activa al momento de sentarse.
Los datos que el inodoro inteligente recopila son completamente privados
Además de medir la presión y el movimiento de los desechos -escala de Bristol-, éstos se clasifican de acuerdo a una escala clínica de la función morfológica, además de su análisis bioquímico tipo muestra y respuesta como genómica y microbiómica.
Por si fuera poco las cuatro cámaras de detección, el dispositivo posee tiras reactivas de orina que analiza la bioquímica básica de ésta como el pH, la glucosa, proteínas o enzimas que ayudan a la detección de posibles infecciones.
Estos datos que se juntan son subidos a un sistema en la nube -manteniendo siempre la privacidad- para que los doctores puedan acceder a ellos pues, aunque se trata de una investigación seria, el 30% de los usuarios se sintieron incómodos al usarlo y se mostraron preocupados respecto a la privacidad de sus datos.