看「菊紋」，知疾病，這個智能馬桶，知道你下半身的所有秘密

郭一璞 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

你聽說過“菊紋”么？

跟手指上一圈一圈的指紋一樣，菊花也有許多個褶兒，每個人褶兒的造型紋路也是不一樣的，因此，“菊紋”可以成為獨一無二的身份標識。

斯坦福出品的這款智能馬桶，就用到了這個冷知識。

這款馬桶靠菊紋“打卡”，識別“坐者”，并用馬桶內的一系列傳感器監控“坐者”的排泄物、排泄狀態信息，以判斷“坐者”是否有患上某種疾病的風險。

也就是說，這款智能馬桶的智商，碾壓你去日本旅游用到的那種“智能馬桶”，基本上算個家用的入門級體檢化驗設備。

這款馬桶的論文，也被發在了Nature子刊《生物醫學工程》上。

有理有菊，令人信服？

哦對了，溫馨提示一下，本文沒有影響食欲的圖片，讀者老爺們可放心閱讀。

菊紋是怎么肥四？

“菊紋”，其實是個新詞，是這個馬桶的發明者們造的，英文analprint，如果你去Google這個詞，會發現它最近幾天才出現在這個世界上。

Anal意思是“肛門的”，print自然就指的是“印子”，肛門的印子，我們就翻譯成“菊紋”了。

注意霓虹國皇室的那個“菊紋”沒有一毛錢關系。

不過，由于研究菊花實在是太羞羞了，所以直到上個世紀，人類的知識庫里才有“菊紋是每個人獨一無二的身份特征”這一條。

發現這一點的，是西班牙畫家薩爾瓦多·達利，就是《記憶的永恒》的創作者。

西方畫家們喜歡畫人體，達利也不例外，他也因此有了許多機會研究人類的菊花。

在閱菊無數后，達利發現，無論是高傲的貴族，還是普通的勞動人民，人類的菊花都有35個或者37個褶兒，而且除了雙胞胎之外，每個人的菊花褶兒的造型都是不一樣的。菊花褶兒，和指紋一樣，是每個人獨特的身份標識。

因此，斯坦福的研究者們在發明這個馬桶的時候，就用到了這一點，在馬桶里裝了菊花專用攝像機，用卷積神經網絡來做菊紋識別，判斷是誰的屁股正坐在馬桶上。

可是問題來了，大家用馬桶都是要沖水的，為啥不直接在沖水的按鈕上裝個指紋識別傳感器啊？

其實也是有的，智能馬桶的發明者做了雙保險，不僅識別菊紋，也識別指紋。只是，光靠指紋來識別馬桶的使用者有一個bug：

有人不沖馬桶！

所以，如果只靠指紋識別的話，可能A上廁所不沖馬桶，B沖了馬桶，就會錯誤的把A的數據記在B頭上。

所以，識別菊紋要穩一點，畢竟你不能雇人替你上廁所。

但是，讓AI看菊花會有另一個bug：AI有時候會找錯菊花。

就好像你在用AI刷臉的時候，如果身后遠處有另一個人，系統有時候就會偏偏鎖定后面那個人而無視你的大臉。

那么在AI找菊花的時候，也可能找錯，比如把女性的外生殖器當成菊花。

這就尷尬了，分分鐘某hub現場。

因此，對數據隱私保護的要求非常高了。所以這款智能馬桶的所有數據傳輸和存儲，都是經過哈希函數端到端加密的。

發明者說，還可以用低強度激光掃描儀或者紅外攝像機來拍攝，這樣拍到的隱私部位照片和正常人眼看是不一樣的，即使萬一被暴露，那一副醫院X光片子的畫風，也不會讓馬桶的使用者感到太羞恥。

布滿傳感器的馬桶，帶薪如廁終結者

識別菊紋只是第一步，接下來還要給菊紋的主人檢查身體。

既然是要檢查身體嘛，那馬桶里就不可能只有拍攝菊花的攝像頭一個傳感器，還有N個各種各樣的傳感器。

讓我們來看一看這個智能馬桶的馬桶圈底下到底有多少傳感器：

馬桶圈本圈上的壓力傳感器（i），后部有運動傳感器（ii），伸出來的長條是尿液分析帶（iii），后面伸出的小圓球是肛門相機（v），前方的兩個黑塊是尿液相機（vi），后面的黑色小方塊是糞便相機（iv）。

差不多整個馬桶圈之下，水面之上，都是布滿了傳感器。

果然，你如廁的時候歲月靜好，是因為有傳感器在底下默默耕耘。

而這些傳感器們也有不同的功能，全方位檢測使用者的如廁狀態。

比如，肛門相機可以拍攝菊紋的具體細節，可以判斷是誰坐在了這個馬桶上。

壓力傳感器可以感受到有個屁股坐在這里，判斷屁股的主人蹲坑蹲了多長時間，或許也可以判斷他這一局王者榮耀打了多久。

而尿液分析帶上裝了尿流計，可以判斷使用者放出來的是泉水還是洪水；還可以測定尿液里有沒有蛋白，有多少蛋白，這也是尿檢的指標之一。

只不過，男女小便的姿勢不同，尿液流淌的位置也有所差別，因此發明者們在研究要不要放個伸縮棒之類的，一伸一縮，就可以精準接觸尿液。

前方的兩個尿液相機可以分別從左邊和右邊判斷尿液分別拍攝，判斷排尿時間，進而結合流量算出排尿量。

而在大便的時候，這個馬桶沒有越王勾踐那么智能，沒法嘗糞，只能觀糞——沒錯，用到的還是我們熟悉的卷積神經網絡，看著馬桶底部的水坑，來實現分辨圖像的分類。

具體的分類方式，是用布里斯托大便分類法，這個方法從第一型到第七型分別是便秘到拉肚子的漸變過程，第一型、第二型是便秘，第三型、第四型是正常，第五、六、七型，那可能是拉肚子了。

CNN學習圖片數據集訓練之后，就可以判斷糞主便秘/正常/拉肚子了。訓練之后，CNN的準確率和醫學生差不太多。

另外，這個馬桶還可以檢測排便時間，用的還是CNN。

當然，CNN是不會盯著你的菊花眼睜睜的看著腸中物出來的，它看的還是馬桶的水坑，打開LED燈照明，判別水坑是清潔，還是有糞便，還是有廁紙三種狀態。

顯然，清潔的水坑是你的腸中物還沒有成功發射，有廁紙意味著發射狀態已經結束，只有中間才是真正的發射時間。

不知道這馬桶要是裝在公司廁所，會不會被定制化，然后把“占著茅坑不拉屎”時間傳到HR的電腦里，折算成帶薪休假。

不過，在研究者正常設定的規則中，這些檢測到的數據會被收集起來傳到云端，然后發給如廁者的醫生，幫助監測健康狀況。

但是，裝了這么多傳感器，還要直接接觸尿液，要如何清潔呢？

別忘了現在的智能馬桶就已經有清潔菊花的功能了。這個智能馬桶里裝了可以噴水的清潔系統，可以清潔菊花，也可以清潔傳感器們。

能查出什么病？

這篇論文的共同一作之一，斯坦福醫學院科學家Seung-min Park撰文介紹，目前這款智能馬桶已經可以檢測出良性前列腺增生、腸易激綜合征、尿路感染等疾病。

發明者們預計，如果投入生產的話，這臺智能馬桶的制造成本在300~600美元之間。

折算成人民幣就是在2100元~4200元之間，考慮到利潤、溢價和稅收的話，說不定會賣到上萬，除非是雷布斯這類企業家來生產。

那么，這樣的智能馬桶，你想來一套嗎？

論文傳送門

A mountable toilet system for personalized health monitoring via the analysis of excreta

https://www.nature.com/articles/s41551-020-0534-9

注意，如果看論文原文的話，請盡量避開吃飯時間。