El cuerpo humano produce una sinfonía de sonidos, cada uno de los cuales contiene información valiosa sobre nuestra salud. Estas señales bioacústicas tienen el potencial de transformar la forma en que detectamos, diagnosticamos y manejamos una amplia gama de afecciones de salud, como la tuberculosis (TB) y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).
Investigadores de Google comprender el poder del sonido como indicador de salud y la amplia disponibilidad de micrófonos para teléfonos inteligentes. Esto los llevó a explorar el uso de IA para extraer conocimientos sobre salud a partir de datos acústicos.
A principios de este año, los investigadores revelaron un modelo de IA llamado Representaciones acústicas de salud (HeAR), diseñado para identificar biomarcadores acústicos de enfermedades como la tuberculosis. Esta tecnología innovadora tiene el potencial de revolucionar la atención médica al simplificar el diagnóstico de enfermedades mediante sonido.
El equipo de Google La investigación entrenó a HeAR en un conjunto de datos vasto y diverso de 300 millones de grabaciones de audio, con un enfoque específico en entrenar el modelo de tos utilizando aproximadamente 100 millones de sonidos de tos.
HeAR aprende a discernir patrones dentro de los sonidos relacionados con la salud, allanando el camino para el análisis de audio médico avanzado. HeAR supera consistentemente a otros modelos en un amplio espectro de tareas y se destaca en la generalización entre diferentes micrófonos, lo que demuestra su capacidad incomparable para discernir patrones valiosos en datos acústicos relacionados con la atención médica.
Además, los modelos entrenados con HeAR mostraron un rendimiento notable incluso con datos de entrenamiento limitados, abordando una necesidad crítica en el campo de la investigación sanitaria, a menudo pobre en datos.
HeAR ahora es accesible para los investigadores, proporcionando los medios para acelerar el desarrollo de modelos bioacústicos personalizados con datos, configuración y requisitos computacionales reducidos. El objetivo es facilitar una mayor exploración de modelos para condiciones demográficas y de salud específicas, independientemente de la escasez de datos, las limitaciones de costos o las barreras computacionales.
Salcit Technologies, una empresa pionera en atención respiratoria con sede en India, ha desarrollado un producto innovador llamado Swaasa. Esta solución innovadora aprovecha el poder de la IA para analizar los sonidos de la tos y evaluar la salud pulmonar.
La empresa ahora está explorando el potencial de HeAR para mejorar aún más las capacidades de sus modelos de IA bioacústica. Inicialmente, Swaasa está aprovechando HeAR para avanzar en su investigación sobre la detección temprana de la tuberculosis mediante el análisis del sonido de la tos.
La tuberculosis representa un importante desafío de salud pública, ya que cada año millones de casos no se diagnostican debido al acceso limitado a los servicios de salud. Mejorar el diagnóstico de la tuberculosis es crucial en el esfuerzo global para erradicar la enfermedad. Aprovechar la tecnología de IA puede desempeñar un papel clave para mejorar la detección y hacer que la atención médica sea más accesible y asequible para personas de todo el mundo.
Swaasa tiene un historial comprobado en el uso del aprendizaje automático para detectar enfermedades de manera temprana, abordando de manera efectiva los problemas de accesibilidad, asequibilidad y escalabilidad al ofrecer una evaluación de la salud respiratoria independiente de la ubicación y sin equipos. Con la integración de HeAR, ven una oportunidad única de ampliar la detección de tuberculosis en toda la India, aprovechando su investigación existente y generando un impacto significativo en la salud pública.
“Cada caso no identificado de tuberculosis es una tragedia; cada diagnóstico tardío, una decepción”, dice Sujay Kakarmath, gerente de producto de Google Research que trabaja en HeAR. “Los biomarcadores acústicos ofrecen el potencial de reescribir esta narrativa. Estoy profundamente agradecido por el papel que puede desempeñar HeAR en este viaje transformador”.
El equipo está entusiasmado de haber obtenido el apoyo para este enfoque innovador de varias organizaciones, incluida The StopTB Partnership, una organización patrocinada por las Naciones Unidas dedicada a reunir a expertos en tuberculosis y comunidades afectadas para erradicar la tuberculosis para 2030.
"Soluciones como HeAR permitirán que el análisis acústico impulsado por IA abra nuevos caminos en la detección y detección de la tuberculosis, ofreciendo una herramienta asequible y potencialmente de bajo impacto para quienes más la necesitan". dijo Zhi Zhen Qin, experto en salud digital de Stop TB Partnership.
HeAR marca un importante avance en la investigación de la salud acústica. El objetivo es impulsar el avance de las herramientas de diagnóstico y las soluciones de seguimiento en la tuberculosis, el tórax, los pulmones y otras áreas de enfermedades. A través de esta investigación, los investigadores aspiran a mejorar los resultados de salud de las comunidades de todo el mundo.
¡Sepa mas! 
