Un grupo de científicos de Google está desarrollando una inteligencia artificial capaz de analizar ruidos como la tos o la respiración para detectar problemas de salud.
La herramienta de aprendizaje automático, bautizada como Health Acoustic Representations (HeAR), ha sido entrenada con millones de archivos de audio emitido por humanos. Según explican en un artículo publicado en Nature, los investigadores de Google han empleado un tipo de aprendizaje autosupervisado para entrenar a HeAR.
Concretamente, extrajeron más de 300 millones de clips de sonido cortos de tos, respiración, carraspeo y otros sonidos humanos de videos publicados en YouTube. Cada clip fue representado de manera visual en forma de espectograma; una vez representados los espectogramas, los dividían y bloqueaban algunos de esos segmentos, de tal forma que el modelo debía aprender a predecir las partes restantes. «Esto es similar a cómo se le enseñó al gran modelo de lenguaje que subyace al chatbot ChatGPT a predecir la siguiente palabra en una oración después de haber sido entrenado con innumerables ejemplos de texto humano», explican en Nature.
Así, los investigadores crearon un modelo básico, el cual puede adaptarse a muchas tareas. De esta forma, el primer objetivo de HeAR es ofrecerlo a otros investigadores interesados para que puedan emplearlo en sus investigaciones. «Nuestro objetivo como parte de Google Research es estimular la innovación en este campo incipiente», indica Sujay Kakarmath, gerente de producto de Google y coautor de la herramienta.
Aunque por el momento es demasiado pronto para saber si llegará al mercado, sus responsables creen que algún día podría ser empleada por médicos para el diagnóstico de enfermedades respiratorias, como la tuberculosis o la covid-19, así como para evaluar la salud de los pulmones de un paciente.
Fuente de TenemosNoticias.com: www.eleconomista.es
Publicado el: 2024-03-27 07:41:25
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