Google начала работать над созданием ИИ, который может «слышать» признаки болезни

Недавно Google объединилась с индийским стартапом в области искусственного интеллекта, чтобы развернуть биоакустическую модель здравоохранения для обнаружения заболеваний по звукам, издаваемым человеком, сообщает Bloomberg.

Биоакустика — это сочетание биологии и акустики, помогающее извлекать информацию из звуков, издаваемых животными и людьми. Генеративный ИИ, технология, которая принесла ChatGPT 200 млн пользователей по всему миру, теперь добавляет новый уровень функциональности в эту область.

Одна из фундаментальных моделей ИИ, созданная Alphabet Inc., использует звуковые сигналы для прогнозирования ранних признаков заболевания, открывая новые возможости. Технология может быть установлена ​​на смартфоне и отслеживать группы населения с высоким риском в сложных географических условиях.

Там, где дорогостоящее диагностическое оборудование, такое как рентгеновские аппараты или техническая экспертиза, не находится в пределах легкой досягаемости, ИИ вместе с микрофоном мобильного телефона может прийти на помощь.

Эта система ИИ уже помогает бороться с туберкулезом. По данным Всемирной организации здравоохранения, от него ежедневно умирают около 4,5 тыс. человек, а 30 тыс. заболевают. Его можно вылечить, но миллионы остаются недиагностированными. В Индии эта болезнь ежегодно уносит жизни почти четверти миллиона человек, и раннее выявление является ключом к прекращению ее распространения.

Google обучил свою базовую модель ИИ на 300 млн аудиозаписей со всего мира, включая кашель, насморк, чихание и дыхание. Двухсекундные аудио были собраны из не защищенного авторским правом, общедоступного контента, такого как видео YouTube и даже звуки кашля, записанные в больнице в Замбии, куда пациенты приходили на скрининг на туберкулез.

Звуки тела наполнены информацией о человеческом благополучии, содержат почти незаметные подсказки, которые могут помочь в скрининге, диагностике и лечении заболеваний. Данные, подаваемые в модель ИИ HeAR (сокращение от Health Acoustic Representations) от Google, включали 100 млн звуков кашля, которые теперь помогают выявлять туберкулез.

Инструмент ИИ, загруженный на смартфон, легко переносится в самые отдаленные поселения для скрининга на предмет заболевания. ИИ обнаруживает ранние признаки на основе едва заметных различий в характере кашля, помогая сортировать пациентов и выстраивать их в очередь для дальнейшего обследования и лечения, сказала Шравья Шетти, директор по исследованиям и инжинирингу Google в Маунтин-Вью, Калифорния.

«Цель состоит в том, чтобы дать инструментам возможность помогать даже людям с ограниченной подготовкой проводить скрининг на респираторные заболевания», — говорит она.

Индийский партнер технологического гиганта, Salcit Technologies из Хайдарабада , является стартапом в области респираторного здравоохранения на основе ИИ. Salcit использует модель ИИ для повышения точности диагностики туберкулеза и оценки состояния легких, комбинируя ее с собственным ИИ на основе машинного обучения под названием Swaasa, что на древнеиндийском языке санскрите означает «дыхание».

Ведущие индийские поставщики медицинских услуг, такие как Apollo Hospitals и некоммерческая организация Healing Fields Foundation, используют Swaasa для скрининга людей, в том числе в отдаленных районах. Salcit получил одобрение индийского регулятора медицинских устройств, что является первым случаем использования программного инструмента в качестве медицинского устройства.

«В своем мобильном приложении Swaasa позволяет пользователям загружать 10-секундный образец кашля (просто покашляйте рядом с телефоном) и проводить тестирование на наличие заболеваний с точностью 94%», — сказал соучредитель Salcit Манмохан Джайн.

Звук кашля эквивалентен сдаче образца крови, только этот конкретный звуковой образец обрабатывается в облаке, а не в лаборатории. Розничная цена скринингового теста составляет 200 рупий ($2,4), тогда как спирометрический тест в клинике может стоить 3000 рупий.

Но есть и проблемы. Хотя новая технология вдохновляет врачей в этой области, открывая новые горизонты, нелегко изменить рутинную клиническую практику. Инструмент скрининга должен получить признание. Также существует проблема обеспечения того, чтобы аудиозаписи не сопровождались обилием фонового шума.

Пользователи из сельской местности, незнакомые с технологией, могут не иметь возможности записывать кашель в приложении. Тем не менее, технология находит сторонников, включая таких, как StopTB Partnership , поддерживаемая ООН организация, которая ставит своей целью положить конец туберкулезу к 2030 году.

В другом биоакустическом проекте Google исследует модель на основе ультразвука для раннего выявления рака груди в госпитале Chang Gung Memorial Hospital на Тайване. ИИ помогает в обнаружении поражений, и Google стремится внедрить его по всему миру, предлагая бесплатный скрининг рака груди для групп населения, которые не могут позволить себе дорогостоящие маммограммы.

Ни одна из моделей Google пока не близка к коммерциализации. Но основанные на звуке генеративные системы ИИ могли бы демократизировать раннее выявление заболеваний, сделав скрининг доступным, недорогим и масштабируемым.

Ранее ученые из университета в Бостоне создали новую модель искусственного интеллекта, которая может предсказать, заболеет ли человек Альцгеймером через шесть лет, анализируя произнесенную речь. Модель демонстрирует точность на уровне 78,5% и предлагает простой и доступный метод ранней диагностики этого заболевания.