En un notable avance para la tecnología de la salud, Google ha presentado un modelo de inteligencia artificial (IA) diseñado para identificar signos de enfermedad a través del análisis de sonido. Este innovador sistema, denominado modelo de Representaciones Acústicas de Salud (HeAR), aprovecha el poder de la bioacústica para examinar muestras de audio en busca de indicadores tempranos de enfermedades como la tuberculosis y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica.
Para mejorar aún más las capacidades del modelo HeAR, Google ha unido fuerzas con Salcit Technologies , una startup india de IA para el cuidado de la salud. La contribución de Salcit, es a través de Swaasa, una app móvil que permite a los usuarios enviar una breve muestra de tos de 10 segundos para su análisis. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar la detección de la tuberculosis y la detección de la salud pulmonar, en particular en áreas con acceso limitado a diagnósticos médicos sofisticados.
El modelo HeAR podría servir como una herramienta de diagnóstico alternativa, que solo requiere el micrófono de un teléfono inteligente.
La base del modelo HeAR reside en su amplio conjunto de datos de entrenamiento, que comprende 300 millones de clips de audio de dos segundos.
Estas muestras, que incluyen toses, estornudos y patrones de respiración, se obtuvieron de contenido disponible públicamente en plataformas como YouTube. Esta amplia gama de datos permite a la IA discernir cambios auditivos sutiles que pueden indicar el inicio de una enfermedad. El entrenamiento del modelo incorpora 100 millones de sonidos de tos destinados a la detección de la tuberculosis.
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