Investigadores de Google Research entrenan un modelo con 300 millones de audios para identificar patrones relacionados con la salud
Google ha presentado HeAR (Health Acoustic Representations), un innovador modelo bioacústico que emplea inteligencia artificial para detectar enfermedades respiratorias a partir de los sonidos de la tos. Desarrollado por Google Research, HeAR ha sido entrenado con 300 millones de muestras de audio, permitiéndole identificar patrones acústicos relacionados con la salud humana con una precisión destacada.
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Este modelo supera a otros en términos de exactitud y versatilidad, siendo eficaz con diferentes tipos de micrófonos, incluidos los de smartphones, lo que lo hace accesible y práctico para un amplio público.
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HeAR tiene el potencial de transformar la medicina preventiva al permitir el diagnóstico temprano de enfermedades como la tuberculosis (TB) y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), que representan un grave problema de salud global, la adaptabilidad de la AI para operar en diversos contextos lo convierte en una herramienta valiosa, especialmente en regiones con recursos limitados.
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