Дослідники Google розробили нову нейронну мережу для виявлення хвороб за кашлем людини. Модель штучного інтелекту отримала назву Health Acoustic Representations (HeAR), що означає “звукова картина здоров’я”.
Система була розроблена Google Research у співпраці з науковцями Центру досліджень інфекційних захворювань у Замбії. Розробка HEAR розпочалася після пандемії коронавірусу COVID-19. Дослідники виявили, що хворобу можна виявити за кашлем.
Вчені створили велику базу даних людських голосів з відеороликів на YouTube. Вона містить понад 300 мільйонів коротких фрагментів і майже 174 000 годин аудіо. База даних включала в себе дихання, задишку і кашель, а кожен запис був перетворений в спектрограму. Усім звукам було присвоєно спеціальний символ, наприклад, “бронхіт” або інші захворювання. Потім частини спектрограми були заблоковані, щоб АІ-модель могла передбачити відсутні частини.
Навчена нейромережа змогла ідентифікувати COVID-19, туберкульоз та інші захворювання. Вчені описали результати за шкалою, де 0,5 – це рівень випадкового передбачення, а 1 – точний результат; HEAR набрав 0,710 для виявлення коронавірусу і 0,739 для туберкульозу. За словами Алі Імрана, інженера з Університету Оклахоми в Талсі, дослідження важливе через велику кількість даних.
Вчені планують вивести розробку на ринок США у великих кількостях. Для цього їм необхідно провести клінічні випробування та отримати схвалення від Управління з контролю за продуктами та ліками. Наразі у США не існує жодного діагностичного продукту на основі звуку, схваленого владою.
