O corpo humano produz uma sinfonia de sons, cada um contendo informações valiosas sobre nossa saúde. Esses sinais bioacústicos têm o potencial de transformar a maneira como detectamos, diagnosticamos e gerenciamos uma ampla gama de condições de saúde, como tuberculose (TB) e doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC).
Pesquisadores do Google entendem o poder do som como um indicador de saúde e a ampla disponibilidade de microfones de smartphones. Isso os levou a explorar o uso de IA para extrair insights de saúde de dados acústicos.
No início deste ano, pesquisadores revelaram um modelo de IA inovador chamado Health Acoustic Representations (HeAR), projetado para identificar biomarcadores acústicos para doenças como tuberculose. Esta tecnologia inovadora tem o potencial de revolucionar a assistência médica ao simplificar o diagnóstico de doenças usando som.
A equipe do Google Research treinou o HeAR em um vasto e diversificado conjunto de dados de 300 milhões de gravações de áudio, com foco específico no treinamento do modelo de tosse usando aproximadamente 100 milhões de sons de tosse.
O HeAR aprende a discernir padrões dentro de sons relacionados à saúde, abrindo caminho para análise avançada de áudio médico. O HeAR supera consistentemente outros modelos em um amplo espectro de tarefas e se destaca na generalização entre diferentes microfones, demonstrando sua capacidade incomparável de discernir padrões valiosos em dados acústicos relacionados à saúde.
Além disso, modelos treinados usando HeAR apresentaram desempenho notável mesmo com dados de treinamento limitados, abordando uma necessidade crítica no campo frequentemente escasso de dados da pesquisa em saúde.
O HeAR agora está acessível a pesquisadores, fornecendo os meios para agilizar o desenvolvimento de modelos bioacústicos personalizados com dados, configuração e requisitos computacionais reduzidos. O objetivo é facilitar a exploração adicional de modelos para condições de saúde e demografia específicas, independentemente de dados esparsos, restrições de custo ou barreiras computacionais.
A Salcit Technologies, uma empresa pioneira em saúde respiratória sediada na Índia, desenvolveu um produto inovador chamado Swaasa. Esta solução inovadora aproveita o poder da IA para analisar sons de tosse e avaliar a saúde pulmonar.
A empresa agora está explorando o potencial do HeAR para aprimorar ainda mais as capacidades de seus modelos de IA bioacústica. Inicialmente, a Swaasa está alavancando o HeAR para avançar sua pesquisa sobre detecção precoce de TB por meio da análise de som de tosse.
A TB representa um desafio significativo para a saúde pública, com milhões de casos não diagnosticados a cada ano devido ao acesso limitado aos serviços de saúde. Melhorar o diagnóstico da TB é crucial no esforço global para erradicar a doença. Alavancar a tecnologia de IA pode desempenhar um papel fundamental na melhoria da detecção e tornar a saúde mais acessível e barata para as pessoas em todo o mundo.
A Swaasa tem um histórico comprovado de uso de aprendizado de máquina para detectar doenças precocemente, abordando efetivamente as questões de acessibilidade, preço acessível e escalabilidade ao oferecer avaliação de saúde respiratória independente de localização e sem equipamento. Com a integração do HeAR, eles vislumbram uma oportunidade única de expandir a triagem de TB em toda a Índia, com base em suas pesquisas existentes e causando um impacto significativo na saúde pública.
“Cada caso de tuberculose não identificado é uma tragédia; cada diagnóstico tardio, uma desilusão”, diz Sujay Kakarmath, gerente de produto do Google Research que trabalha no HeAR. “Biomarcadores acústicos oferecem o potencial de reescrever essa narrativa. Sou profundamente grato pelo papel que o HeAR pode desempenhar nessa jornada transformadora.”
A equipe está animada por ter obtido apoio para essa abordagem inovadora de várias organizações, incluindo a The StopTB Partnership, uma organização patrocinada pelas Nações Unidas dedicada a unir especialistas em TB e comunidades afetadas para erradicar a TB até 2030.
“Soluções como o HeAR permitirão que a análise acústica alimentada por IA abra novos caminhos na triagem e detecção da tuberculose, oferecendo uma ferramenta acessível e potencialmente de baixo impacto para aqueles que mais precisam dela”, disse Zhi Zhen Qin, especialista em saúde digital da Stop TB Partnership.
O HeAR marca um salto significativo na pesquisa de saúde acústica. O objetivo é impulsionar o avanço de ferramentas de diagnóstico e soluções de monitoramento em TB, tórax, pulmão e outras áreas de doenças. Por meio dessa pesquisa, os pesquisadores aspiram melhorar os resultados de saúde para comunidades em todo o mundo.
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