Google crea una inteligencia artificial capaz de diagnosticar a un paciente con solo toser

Google creó un modelo bioacústico utilizando inteligencia artificial llamado Health Acoustic Representations (HeAR) que puede detectar diversas enfermedades respiratorias a través de la tos. La herramienta desarrollada por Google Research fue entrenada con 300 millones de muestras de datos de audio, lo que permitió a los investigadores identificar patrones en sonidos relacionados con la salud humana.

HeAR ha demostrado una buena capacidad para discernir señales acústicas de salud, superando a otros modelos en una variedad de tareas. Este avance no sólo es relevante por su precisiónpero también por su capacidad de generalizarse en diferentes tipos de micrófonos, lo que la convierte en una herramienta adaptable y versátil.

Su objetivo final es poder diagnosticar precozmente las enfermedades respiratorias.que son muy comunes en diversas partes del mundo y que también cobran millones de vidas cada año.

El enfoque HeAR se basa en la premisa de que los sonidos que emiten las personas al respirar, hablar o toser contienen información valiosa sobre su estado de salud. Basándose en esta hipótesis, los investigadores entrenaron el modelo con millones de grabaciones de sonidos de tos, lo que les permitió afinar su capacidad para identificar posibles problemas.

Esta tecnología podría cambiar el curso de la medicina preventiva, ofreciendo una valiosa herramienta para la detección, diagnóstico y seguimiento de enfermedades respiratorias, como: tuberculosis (TB) y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Mientras tanto, el potencial de HeAR se extiende más allá de los laboratorios de investigación de Google. En países como la India, donde la tuberculosis sigue siendo un importante problema de salud pública, la disponibilidad de modelos bioacústicos personalizados podría marcar una diferencia significativa.

En contextos donde la recopilación de grandes volúmenes de datos es costosa o logísticamente difícil, HeAR ofrece una solución accesible y eficaz. Esta accesibilidad es especialmente crucial en áreas con recursos limitados, donde las herramientas de diagnóstico tradicionales pueden ser prohibitivamente costosas o difíciles de implementar.

La colocación de micrófonos en los teléfonos inteligentes es otra ventaja clave de HeAR. Google señala que estos dispositivos, que la mayoría de la gente ya tiene en el bolsillo, pueden convertirse en potentes herramientas para recopilar datos acústicos.

Esto significa que sin necesidad de equipo especializadoEs posible extraer conocimiento valioso sobre la salud de una persona simplemente analizando los sonidos que emite.

Esta capacidad de realizar diagnósticos sin necesidad de una infraestructura médica avanzada abre nuevas posibilidades para la salud pública.especialmente en comunidades remotas o desatendidas.

Uno de los aspectos más destacados de HeAR es su precisión y capacidad de operar con menos datos de entrenamiento en comparación con otros modelos. Según los desarrolladores de Google, esta característica la convierte en una herramienta fundamental para la investigación médica.

Facilita el desarrollo de modelos específicos que puedan adaptarse a las necesidades de diferentes poblaciones, y se espera que este modelo bioacústico, con los avances que alcance, promueva nuevas formas de detectar y gestionar condiciones de salud, incluso en poblaciones con datos limitados.

Además, El uso de HeAR en la detección temprana de enfermedades podría tener un profundo impacto en la salud mundial. En zonas donde la infraestructura sanitaria es deficiente, la capacidad de realizar diagnósticos precisos a través de la bioacústica podría salvar vidas.

Además, al reducir la dependencia de equipos costosos y de difícil acceso, HeAR podría distribuir equitativamente el acceso a la atención médica, llevando herramientas de diagnóstico avanzadas a quienes más las necesitan.