Магазин
Гугл развија вештачку интелигенцију која ће моћи да "чује" када сте болесни
"Па не треба ми АИ да ми каже да сам болестан", "Исто као мајка", "Сад је и доктор", били су неки од коментара на вест да ће ускоро Гуглова вештачка интелигенција на основу аудио узорака, укључујући кашаљ и отежано дисање, откривати болести попут туберкулозе.
Вештачка интелигенција (АИ) је "закотрљала" своје способности и очигледно да нема намеру да стане. Увукла се у све поре друштва, олакшала пословне обавезе, а и у домену медицине изгледа да ће оставити велики траг и то на основу звука ког производе људи (на пример, кашљање) дијагностиковаће се одређене болести. Гугл се прошле недеље удружио са индијским АИ стартапом како би покренули биоакустички модел здравствене неге који детектује болести на основу људских звукова.
Биоакустика је комбинација биологије и акустике, која помаже да се добију увиди из звукова које производе животиње и људи. Вештачка интелигенција ће моћи да "предвиди ране знаке болести", посебно на местима где постоји потешкоћа у приступу квалитетној здравственој заштити, јер није потребно ништа осим микрофона паметног телефона.
Како ће функционисати биоакустичка вештачка интелигенција
Гугл је обучио свој основни АИ модел са 300 милиона звучних записа из целог света, укључујући кашљање, шмрцање, кијање и дисање. Ови аудио снимци су извучени из јавно доступног садржаја који није заштићен ауторским правима са платформи као што је Јутјуб, пише Машејбл. Подаци који покрећу Гуглов HeAR (Health Acoustic Representations) АИ модел укључују 100 милиона звучних записа кашља који сада помажу у откривању туберкулозе. Алати који се налази на паметном телефону може се лако носити до најудаљенијих популација ради скрининга болести.
"АИ детектује ране знакове на основу суптилних разлика у обрасцима кашља, помажући у тријажи пацијената и упућивању на даље прегледе и лечење. Циљ је опремити алате који ће омогућити чак и људима са ограниченом обуком да спроводе скрининг за респираторне болести", каже Шравја Шети, директорка инжењеринга у Гугловом истраживачком центру, а пише Блумберг.
Такође се истиче да овде постоје и изазови и односе се у прихватању нове технологије, јер колико год она нуди нове могућности, лекари и здравствени радници су навикли на устаљене методе рада и није увек лако променити начин на који се болести дијагностикују и лече. Друго, да би ова технологија била ефикасна, потребно је да звучни узорци (попут кашља) буду чисти, без позадинске буке која би могла ометати тачност дијагнозе.
Иако ниједан од Гуглових модела још није спреман за комерцијалну примену, сматра се да генеративни системи засновани на звуку имају потенцијал да учине рано откривање болести доступним и приступачним. Друге компаније такође раде на сличним технологијама, као што је анализа звукова плача беба за процену њихових потреба и здравља, или детекција аутизма на основу звукова које праве мала деца.
