Створений мегаробот-ніс, який може виявляти смертельні хвороби з дихання пацієнтів
Створений мегаробот-ніс, який може виявляти смертельні хвороби з дихання пацієнтів

Створений мегаробот-ніс, який може виявляти смертельні хвороби з дихання пацієнтів

Він із точністю до 97% перевершує собачий і людський ніс та може допомогти виявити такі захворювання, як рак.

Мегаробот-ніс, створений науковцями, може винюхувати смертельні хвороби, виявляти пошкоджені фрукти та ідентифікувати небезпечні гази.

Про це пише Daily Star.

Вчені з Норвезького університету науки і технологій кажуть, що "мурашиний ніс" перевершує собачий і людський із точністю до 97%. І найкраще те, що він використовує просту і дешеву антенну технологію, яка вже є в наших телефонах і телевізорах.

Професор Майкл Чеффена сказав: "Ми буквально оточені технологіями, які спілкуються за допомогою антен".

Новий "мурашиний ніс" передає радіосигнали, щоб вловлювати окремі "леткі органічні сполуки", відомі як ЛОС, зокрема ті, що містяться в диханні пацієнтів і вказують на хворобу.

Дослідник Ю Данг вважає, що новий "бот-шнобель" змінить правила гри у виявленні ранніх ознак хвороби і може врятувати десятки тисяч життів.

Собаки можуть винюхувати хвороби, але висококваліфіковані пси коштують дуже дорого, на відміну від антенної робототехніки.

Данг сказав: "Летючі органічні сполуки дозволяють навченим собакам виявляти небезпечні для здоров'я зміни рівня цукру в крові і такі захворювання, як рак, тому принцип в значній мірі такий же".

За словами професора Чеффена, ця технологія вже широко доступна, а це означає, що вона повинна бути доступна в лікарнях відносно швидко.

Він сказав: "Інші електронні носи можуть мати декілька сотень датчиків, часто кожен з яких покритий різними матеріалами. Це робить їх дуже енергоємними в експлуатації і дорогими у виробництві. Вони також спричиняють високе споживання матеріалів. На відміну від них, антенний датчик складається лише з однієї антени".

Результати дослідження опубліковані в журналі Sensors and Actuators: B. Chemical.

Джерело матеріала
loader
loader