Инженеры Google использовали различные звуки, которые издает человек, для использования смартфонов в диагностике болезней.
Инженеры Google использовали звуковые сигналы для определения первых симптомов заболевания. Биоакустическую модель Health Acoustic Representations (HeAR) обучили на 300 млн образцов аудио, включая кашель, насморк и затрудненное дыхание. Модель может распознавать признаки таких заболеваний как туберкулез или хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ).
Google работает вместе с индийским стартапом Salcit Technologies, который специализируется на респираторной медицине, для внедрения этой технологии в смартфоны. Технология, по заявлениям представителей компании, позволяет отслеживать и проводить скрининг групп высокого риска в регионах с ограниченным доступом к дорогостоящим диагностическим устройствам.
Искусственный интеллект Google обучался с использованием огромного набора данных из 300 миллионов аудиоклипов, включающего звуки кашля и дыхания со всего мира. Эти звуки получили из общедоступных материалов, не защищенных авторским правом, таких как видеоролики YouTube и записи обследований на туберкулез в больницах Замбии.
Анализируя едва заметные различия в характере кашля, система искусственного интеллекта может выявлять ранние признаки туберкулеза, способствуя раннему вмешательству и лечению. Разработчики отмечают, что нейросеть не заменяет врачей, но поможет проводить первичную диагностику в отдаленных районах в бедных странах, где нет возможности пойти в медицинский центр с рентгеновскими аппаратами и более сложной техники.
В Google отмечают, что модель будет открыта для разработчиков и исследователей, чтобы использовать собранные данные для диагностики других заболеваний.
