Estados Unidos.- 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 (TB) y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Para mejorar aún más las capacidades del modelo HeAR, Google ha unido fuerzas con Salcit Technologies , una startup india de inteligencia artificial 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 impacto potencial de esta tecnología en la atención sanitaria mundial es significativo. En regiones donde la atención sanitaria de calidad es escasa, el modelo HeAR podría servir como una herramienta de diagnóstico alternativa, que solo requiere el micrófono de un teléfono inteligente. La relación coste-beneficio de este enfoque es sorprendente: la prueba auditiva de Swaasa cuesta solo 2,40 dólares, en comparación con las pruebas de espirometría tradicionales que pueden costar alrededor de 35 dólares en la India.

Vale decir que 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. Cabe destacar que el entrenamiento del modelo incorpora 100 millones de sonidos de tos específicamente destinados a la detección de la tuberculosis.

Si bien el modelo HeAR es muy prometedor, enfrenta desafíos como garantizar muestras de audio claras sin interferencias de fondo. No obstante, este avance revolucionario de Google marca un momento crucial en la convergencia de la IA y la atención médica. Al aprovechar el poder de la bioacústica, esta fusión de la IA y el análisis de sonido representa un gran avance en la innovación en el ámbito de la atención médica.

Con informacion de Forbes