奈及利亚的一家新创公司正在研发运用人工智慧来分析婴儿的哭声，来寻找可能挽救生命的讯息。

（source:NVIDIA）

这家公司正在开发一种深度学习模型，使发展中国家的医院能够利用这些数据，来改善新生儿窒息的治疗。这是目前新生儿最常见和致命的致死因素之一。

根据世界卫生组织估计，出生时窒息或新生儿在出生时失去氧气，每年导致多达400万婴儿死亡，以及超过三分之一的五岁以下儿童死亡。

新创公司Ubenwa（奈及利亚语的婴儿的哭声）的创始人Charles Onu在几年前着手研究窒息症，并想将他的所学应用在解决这个问题。

Onu後来读到了20世纪70年代的一项研究，该研究发现了声音和窒息之间的相关，他开始怀疑这种情况与新生儿的哭声之间有所关联。後来他发现机器学习技术有助於解决这项问题，尤其是模式识别是一种非常适合识别新生儿哭泣中微妙指标的方法。

後来，他与工程主管Innocent Udeogu一起创立了Ubenwa，从墨西哥研究人员那里获得了1,400个婴儿哭泣实例的数据集，并开始开发一种机器学习算法，可以检测婴儿哭泣中的微妙区别，以确定是否存在窒息。

目前Ubenwa总部位於奈及利亚，与一个小团队合作，进行婴儿哭声分析的研究。

2015年，Onu在医疗机器学习的神经信息处理系统研讨会上获得了最隹论文奖。Onu和Udeogu将GPU与TensorFlow深度学习库配对，以开发他们的模型。该公司现在正在寻求从医院获取更多数据，以进一步验证其模型。这项专案也会抓取YouTube等公共网站上的哭泣婴儿的实例。

透过持续的研究，他们的第一个模型在预测窒息方面取得了85％的成功率。