Команда под руководством исследователей Google разработала ИИ-инструмент — под названием Health Acoustic Representations (HeAR) — которая поможет врачам выявлять легочные заболевания и оценивать, насколько хорошо функционируют легкие человека.
Команда под руководством исследователей Google разработала ИИ-инструмент — под названием Health Acoustic Representations (HeAR) — которая поможет врачам выявлять легочные заболевания и оценивать, насколько хорошо функционируют легкие человека.
Исследователи Google с помощью автоматизированного процесса изъяли более 300 млн коротких звуковых фрагментов кашля, дыхания, прокашливания горла и других человеческих звуков из общедоступных видео YouTube, пишет Nature.
Каждая запись была преобразована в визуальное представление звука, которое называется спектрограммой. Затем исследователи заблокировали сегменты спектрограмм, чтобы помочь модели научиться предусматривать недостающие части. Это похоже на то, как большая языковая модель, лежащая в основе чат-бота ChatGPT, научилась предусматривать следующее слово в предложении после тренировки на бесчисленных примерах человеческого текста. Используя этот метод, исследователи создали то, что называют базовой моделью, которую, по их словам, можно адаптировать для многих задач.
Команда Google адаптировала HeAR для обнаружения COVID-19, туберкулеза и таких признаков, как курит ли человек. Поскольку модель была обучена на таком широком диапазоне человеческих звуков, для ее точной настройки исследователям нужно было лишь предоставить ей очень ограниченные наборы данных, отмеченные этими болезнями и характеристиками.
Исследователи говорят, что пока рано говорить о том, станет ли HeAR коммерческим продуктом. Теперь планируется предоставить другим ученым доступ к модели, чтобы они могли использовать ее в собственных исследованиях.
