Según se informa, la división de inteligencia artificial de Google está profundizando en la “bioacústica”, un campo que involucra la combinación de biología y sonidos, en parte para ayudar a los investigadores a comprender cómo la presencia de patógenos afecta la voz humana. Resulta que nuestras voces proporcionan información sobre nuestro bienestar.
Según A. Bloomberg informeEl gigante de los motores de búsqueda ha creado un modelo de inteligencia artificial que utiliza señales de audio para “predecir los primeros signos de enfermedad”. En lugares donde el acceso a una atención médica de calidad es difícil, esta tecnología podría ser una alternativa donde los usuarios no necesitan nada más que el micrófono de su teléfono inteligente.
¿Cómo funciona la IA bioacústica de Google?
El modelo de IA basado en bioacústica de Google se llama HeAR (Heat Acoustic Representation). Está entrenado con 300 millones de muestras de audio de dos segundos que incluyen tos, jadeos, estornudos y patrones de respiración. Estos clips de audio se toman de contenido de dominio público y no propietario de plataformas como YouTube.
Un ejemplo de ese tipo de contenido es un vídeo que grabó las voces de los pacientes de un hospital de Zambia, donde los pacientes acudían a hacerse pruebas de tuberculosis. De hecho, HeAR ha sido entrenado con 100 millones de sonidos de tos que ayudan a detectar la tuberculosis.
de acuerdo a BloombergLa bioacústica puede proporcionar “señales casi invisibles” que pueden revelar signos sutiles de enfermedad que pueden ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar a los pacientes. Además, el modelo de IA puede detectar diferencias sutiles en los patrones de tos de los pacientes, lo que le permite detectar signos tempranos de mejora o empeoramiento de la enfermedad.
La velocidad de la luz triturable
Google se está asociando con Salcit Technologies, una startup de salud artificial en la India. Salcit tiene su propio modelo de IA llamado Swaasa (que significa “aliento” en sánscrito), y un colega indio está utilizando Swaasa para ayudar a HeAR a mejorar la precisión de los exámenes de detección de tuberculosis y salud pulmonar.
Swaasa ofrece una aplicación móvil que permite a los usuarios enviar un patrón de tos de 10 segundos. Según el cofundador de Salcit, Manmohan Jain, la aplicación puede determinar si un individuo tiene la enfermedad con un 94% de precisión.
La audición cuesta $2,40. Esto es mucho más barato que una prueba de espirometría, que cuesta alrededor de 35 dólares en una clínica india.
Sin embargo, HeAR no está exento de desafíos. Por ejemplo, Google y Salcit todavía están intentando solucionar el problema de los usuarios que envían muestras de audio con demasiado ruido de fondo.
El modelo de IA basado en bioacústica de Google no está ni cerca de la etapa de “listo para su comercialización”, pero hay que admitir que el concepto de utilizar la IA en medicina, junto con el sonido, es potencialmente innovador y prometedor.
Materias
Inteligencia artificial
