Representaciones acústicas de salud, o HeAR, se está entrenando en 300 millones de piezas de audio
Google está entrenando uno de sus modelos de IA fundamentales para escuchar señales de enfermedad usando señales de sonido, como toser, estornudar y resoplar. Esta tecnología, que funcionaría usando los micrófonos de los teléfonos inteligentes de las personas, podría revolucionar los diagnósticos para las comunidades donde las herramientas de diagnóstico avanzadas son difíciles de conseguir.
El gigante tecnológico está colaborando con la startup india de inteligencia artificial para el cuidado de la salud respiratoria, Salcit Technologies. La tecnología, que se presentó a principios de este año como Health Acoustic Representations, o HeAR, es lo que se conoce como un modelo de base bioacústica.
Luego, HeAR fue entrenado con 300 millones de datos de audio, incluidos 100 millones de sonidos de tos, para aprender a distinguir patrones en los sonidos.
Luego, Salcit utiliza este modelo de IA, en combinación con su propio producto Swaasa, que utiliza IA para analizar los sonidos de la tos y evaluar la salud pulmonar, para ayudar a investigar y mejorar la detección temprana de la tuberculosis basándose únicamente en los sonidos de la tos.
Entre tres y cuatro millones de casos de tuberculosis no denunciar, según la organización sin fines de lucro The Stop TB Partnership, respaldada por las Naciones Unidas. Si no se trata, la tasa de mortalidad de la tuberculosis es superior al 50%.
“Cada caso de tuberculosis que no se detecta es una tragedia; cada diagnóstico tardío, una desilusión”, afirmó en una declaración Sujay Kakarmath, gerente de productos de Google Research que trabaja en HeAR. “Los biomarcadores acústicos ofrecen el potencial de reescribir esta narrativa”.
La llegada de la IA ha generado nuevas oportunidades para la detección temprana y el diagnóstico de una amplia gama de enfermedades. Desde la detección de signos de enfermedades crónicas hasta la identificación de tipos de cáncer de endometrio no reconocidos anteriormente y la identificación temprana de la enfermedad de Parkinson, investigadores de todo el mundo Ya lo he encontrado La IA clásica es muy útil y la tecnología todavía está en sus primeras etapas.
Más recientemente, UCLA dijo que está desarrollando una nueva prueba mejorada con IA que podría ayudar a acelerar el proceso para Diagnóstico de la enfermedad de Lyme, dijo la universidad el lunes.
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