Pixel 8 Pro のことは忘れてください。このアプリにはすでに最も優れた機能が備わっています。

Google は 、ユーザーが発熱症状を感知できる温度センサー のおかげで、次期 Pixel 8 Pro で健康市場への参入を目指している。 シリーズの不運な Soli レーダーセンサーとは異なり、これは理にかなっています。体温の異常な上昇や低下は、重大な身体システムの機能不全や病気の兆候である可能性があるため、体温、特にその変動に注意を払うことが重要です。

そのため、ユーザーが自分の体温を追跡し、医療診察の際に役立つ長期ログを作成できるモバイル アプリが不足することはありません。しかし、スマートフォンには通常の皮膚接触方法に基づいて体温を測定する専用のセンサーがないため、確実に体温を測定することはできません。しかし間もなく、Google の次の高価な主力製品専用の特典を維持するのではなく、アプリが世に出ているほぼすべての最新の Android スマートフォン でその仕事を行うようになるでしょう。

ワシントン大学ポール・G・アレン・コンピュータサイエンス・エンジニアリング大学院の研究生であるジョセフ・ブレダは、記録を管理するのと同じ埋め込みセンサーを使用して、体温を確実に測定し、発熱症状を検出できる スマートフォン アプリを作成しました。携帯電話のバッテリーから発生する熱について。

熱伝達を測定して体温を推定するには、携帯電話の画面を額の皮膚に 90 秒間押し続ける必要があります。 研究論文 によると、体の他の部位を温度評価に使用する場合は、さらなる実験が必要です。

FeverPhone アプリと医療グレードの体温計の測定値間の平均誤差は華氏 0.41 度であることが判明しました。これは、体温計の臨床的に許容可能な誤差範囲内に十分入っています。このアプリの開発チームは、その精度は「同等の温度計」とほぼ同じであると述べています。このアプリの背後にある広範な目的は、電話用の 同様のことを達成することです。

ユビキタス性によるアクセシビリティへの取り組み

携帯電話のバッテリー温度監視センサーを使用して皮膚温度を測定するこの種のアプリとしては初めてであると宣伝されている FeverPhone は臨床テストされており、有望な結果が得られています。最終目標は、特に病院や研究室があふれかえった病気の発生などの大規模な緊急事態の際に、体温測定をより利用しやすく、より簡単にすることです。

このアプリが行うことは、画面を介して携帯電話と人の皮膚の間で起こる熱伝達を測定することであり、測定値は携帯電話の内部に取り付けられたサーミスターによって取得されます。サーミスターは基本的に、気温と、電話の画面が人の皮膚に触れたときの熱温度のスパイクを測定します。

温度マッピングのためのキャリブレーションとデータ駆動型モデルの作成を含む開発段階では、チームは 、 、および Huawei P20 を使用しました。特に、携帯電話にケースを装着すると、皮膚温度の測定値に明らかな変化が生じますが、研究論文では、何らかの調整がこの問題の解決に役立つ可能性があると述べています。

克服すべき課題はまだあります

FeverPhone は有望に聞こえますが、まだいくつかの課題があります。まず、このアプリはまだパブリック ドメインでは利用できません。 「このアプリは現在利用できませんが、さらなる開発によって利用可能になる可能性があります。アプリ自体はそれほど複雑ではありません」と、FeverPhone の作成者 Breda 氏は電子メールで Digital Trends に語った。

アプリが利用できないこと自体は残念ですが、もう 1 つの欠点は、現行世代のスマートフォン ハードウェアに対する明確なサポートが欠如していることです。これは主に、すべての電話機が独自の内部ハードウェア設計を持っているという事実に関係しており、これはサーミスターの位置も異なることを意味します。

簡単に言うと、現時点では、Pixel 6、 、または Huawei P20 を使用している場合にのみ、アプリが正確な結果を生成します。これらはキャリブレーションされており、機械学習モデルもそれらに合わせて調整されているためです。スクリーンハードウェアの種類（OLEDかLCD）も、正味の熱伝達、ひいては温度測定値に影響を与える可能性があるのか​​との質問に対し、アプリの作成者はそれを無視することはできないと述べた。

「一部の携帯電話は箱から出してすぐに使える場合があります。他の携帯電話では調整が必要な場合があります。キャリブレーションとは、モデルのパラメーターを更新するために、新しいデバイス上で既知のグラウンド トゥルースを使用して数回録音を行うことを意味します」と Breda 氏は語ります。良い面としては、新しい携帯電話のサポートを追加する場合、その固有の内部ハードウェアに合わせて調整モデルをわずかに変更するだけで済み、元の機械学習モデルは引き続き基礎として役立ちます。

最後のハードルは、FeverPhone が電話機内に取り付けられたすべてのコンポーネントからデータ ポイントを読み取って収集できるように、電話機への root アクセスが必要であることです。 「温度のモデル化に使用される信号の検出に使用されるハードウェア コンポーネントの一部を読み取るには、ルート アクセスが必要です。たとえば、通常の電話機のタッチ スクリーンで静電容量を読み取ることはできません」とブレダ氏は説明します。あるいは、スマートフォン メーカーがすべてのデータを利用できるようにするだけで、スマートフォンをルート化する必要がなくなります。

しかし結局のところ、FeverPhone は計り知れない可能性を秘めたプロジェクトです。さらに、ブレダはすでにスマートウォッチを使用してシステムをテストしています。 「開発の初期段階で、Fossil Sport でこれを試したところ、ユーザーから時計に伝わる熱の明確な信号を取得することができました」とブレダは私に語ります。将来的には、スマートウォッチのフォームファクタに対する FeverPhone モデルの有効性をテストするために、より多くのスマートウォッチを参加させる予定です。

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