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 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 3 тыс. 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 необходимо устранить проблему фонового шума при аудиозаписи.

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 обнаружить поражения, 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 его речь. Модель демонстрирует точность на уровне 78,5% и предлагает простой и доступный метод ранней диагностики этого заболевания.