Científicos de la Universidad Federal de los Urales han desarrollado un programa que permite evaluar las capacidades sensoriales de una persona. Con este programa se puede determinar la eficacia con la que funcionan los sistemas de percepción visual, auditiva, táctil y otros.
El programa también ayuda a identificar los riesgos asociados con la permanencia de una persona en un entorno determinado y ofrece recomendaciones para apoyar los sistemas sensoriales que no funcionan lo suficientemente bien.
El equipo científico de la UrFU creó y patentó una aplicación para evaluar las características sensoriales de las personas. Con la aplicación se puede determinar la eficacia con la que utilizamos los sistemas visuales, auditivos, táctiles, propioceptivos (sensación del propio cuerpo), vestibulares, gustativos, olfativos, y comprender qué se puede mejorar. También ayuda a determinar los riesgos de la permanencia de una persona en el entorno y ofrece recomendaciones para apoyar los sistemas sensoriales que tienen deficiencias.
La aplicación fue creada para niños con necesidades especiales, pero resultó ser útil para todos. Ayuda a personas de cualquier edad y estado de salud. El Fondo Científico Ruso apoyó su desarrollo.
La aplicación está orientada a padres y educadores. Ayuda a identificar las características y deficiencias sensoriales en los niños.
La aplicación no permite determinar el estado físico de la audición o la visión, sino que está dirigida a la evaluación de la percepción, es decir, a la integridad con la que percibimos un objeto, reconocemos sus propiedades, destacamos lo principal y lo secundario, etc.
La aplicación indicará en qué condiciones es mejor para las personas aprender, vivir, trabajar y descansar. También ayudará a elegir las soluciones de color óptimas, los tamaños de los objetos y explicará cómo esto afecta la percepción, la productividad y la sensación de confort.
Anteriormente, científicos de la Universidad de Togliatti crearon inteligencia artificial para el diagnóstico temprano de la EPOC. El sistema analiza los sonidos de la tos del paciente y los datos de la tomografía computarizada. Después del procesamiento, emite un diagnóstico preciso con una probabilidad de error de solo el 0,03%.
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