Google Research ha dado un nuevo paso en el uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud con el desarrollo de un innovador modelo bioacústico denominado Health Acoustic Representations (HeAR). Este sistema, basado en IA, fue diseñado para detectar diversas enfermedades respiratorias analizando los sonidos de la tos, lo que podría revolucionar la forma en que se diagnostican estas afecciones.
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El modelo HeAR fue entrenado con una base de datos masiva que incluye 300 millones de muestras de audio, lo que permitió a los investigadores identificar patrones acústicos relacionados con la salud humana. Gracias a esta vasta cantidad de información, el modelo ha demostrado una gran precisión en la detección de señales acústicas de enfermedades respiratorias, superando a otros modelos en una variedad de tareas similares.
Uno de los aspectos más destacables de HeAR es su capacidad de generalización. A diferencia de otros sistemas, puede funcionar eficazmente utilizando diferentes tipos de micrófonos, lo que lo convierte en una herramienta versátil y adaptable a distintas tecnologías y entornos.
El propósito final de este modelo es permitir la detección temprana de enfermedades respiratorias, un grupo de afecciones que cobran millones de vidas cada año alrededor del mundo. Con HeAR, Google apunta a mejorar el acceso al diagnóstico médico, especialmente en áreas con limitaciones tecnológicas o con acceso restringido a profesionales de la salud.
¿Cómo funciona?
Un equipo de investigadores ha desarrollado una tecnología pionera llamada HeAR, basada en el análisis de los sonidos emitidos por las personas al respirar, hablar o toser. Estos sonidos, según la premisa de los investigadores, contienen información crucial sobre el estado de salud de una persona. A partir de esta idea, entrenaron al modelo con millones de registros de tos, afinando su capacidad para identificar posibles problemas de salud.
HeAR tiene el potencial de cambiar el enfoque de la medicina preventiva al ofrecer una herramienta de tamizaje, diagnóstico y monitoreo de enfermedades respiratorias, como la tuberculosis (TB) y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Esto permitiría detectar afecciones de manera más rápida y económica, contribuyendo a la reducción de complicaciones graves.
El impacto de esta tecnología no se limita a los laboratorios de investigación de Google. En países como India, donde la tuberculosis sigue siendo un desafío de salud pública importante, la adopción de modelos bioacústicos personalizados, como HeAR, podría representar un avance significativo en la lucha contra la enfermedad, permitiendo un diagnóstico temprano y una intervención oportuna.
Con su capacidad de analizar grandes cantidades de datos de audio y detectar patrones de enfermedades, HeAR se perfila como una herramienta crucial en la mejora del acceso a cuidados de salud en zonas donde los recursos son limitados.
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