खांसी विश्लेषण के माध्यम से रोग का पता लगाने में एआई मॉडल एड्स

खांसी की आवाज से लेकर हमारी सांस की लय तक, हमारे शरीर द्वारा उत्पन्न शोर स्वास्थ्य से संबंधित जानकारी से भरे होते हैं। ये सूक्ष्म बायोएकॉस्टिक संकेत स्क्रीनिंग, निदान, निगरानी और विभिन्न स्वास्थ्य समस्याओं, जैसे तपेदिक (TB) या क्रॉनिक ऑब्सट्रक्टिव पल्मोनरी डिजीज (COPD) के प्रबंधन में खेल को पूरी तरह बदल सकते हैं। Google पर, हम ध्वनि को स्वास्थ्य संकेतक के रूप में उपयोग करने की विशाल संभावनाओं को देखते हैं, खासकर क्योंकि स्मार्टफोन माइक इतने आम हैं। इसलिए हम इस बात में गहराई से उतर रहे हैं कि AI इन ध्वनियों से स्वास्थ्य संबंधी जानकारी कैसे निकाल सकता है।

इस साल की शुरुआत में, हमने Health Acoustic Representations, या HeAR, एक बायोएकॉस्टिक फाउंडेशन मॉडल लॉन्च किया, जो शोधकर्ताओं को मानव ध्वनियों को सुनने और शुरुआती बीमारी के संकेतों को पहचानने में सक्षम मॉडल बनाने में मदद करता है। Google Research टीम ने विविध, गैर-पहचान योग्य डेटासेट से 300 मिलियन ऑडियो क्लिप पर HeAR को प्रशिक्षित किया। विशेष रूप से खांसी मॉडल के लिए, हमने लगभग 100 मिलियन खांसी की ध्वनियों का उपयोग किया।

HeAR को स्वास्थ्य से संबंधित ध्वनियों में पैटर्न पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो चिकित्सा ऑडियो विश्लेषण के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है। हमने पाया है कि, औसतन, HeAR कई कार्यों में अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है और विभिन्न माइक्रोफोनों के साथ काम करने में शानदार है, जो स्वास्थ्य से संबंधित ध्वनि पैटर्न को कैप्चर करने की इसकी क्षमता को दर्शाता है। साथ ही, HeAR के साथ बनाए गए मॉडल कम प्रशिक्षण डेटा के साथ भी उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, जो स्वास्थ्य अनुसंधान की डेटा-सीमित dünyasında एक बड़ी बात है।

अब, HeAR शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध है ताकि वे कस्टम बायोएकॉस्टिक मॉडल के विकास को तेज कर सकें, भले ही डेटा, सेटअप, या कंप्यूटिंग शक्ति सीमित हो। हमारा लक्ष्य विशिष्ट परिस्थितियों और समूहों के लिए मॉडल में अनुसंधान को बढ़ावा देना है, चाहे डेटा कितना ही कम हो या लागत कितनी ही अधिक हो।

भारत में स्थित एक श्वसन स्वास्थ्य कंपनी, Salcit Technologies, ने Swaasa®, एक AI-शक्ति प्राप्त उपकरण विकसित किया है जो खांसी की ध्वनियों का विश्लेषण करके फेफड़ों के स्वास्थ्य का आकलन करता है। वे अब यह देख रहे हैं कि HeAR उनके बायोएकॉस्टिक AI मॉडल को कैसे बढ़ावा दे सकता है। Swaasa® खांसी की ध्वनियों के माध्यम से TB की शुरुआती पहचान में सुधार करने के लिए HeAR का उपयोग शुरू कर रहा है।

TB का इलाज संभव है, लेकिन हर साल लाखों मामले बिना निदान के रह जाते हैं, अक्सर क्योंकि लोग आसानी से स्वास्थ्य सेवाओं तक नहीं पहुंच पाते। बेहतर निदान TB को खत्म करने की कुंजी है, और AI पहचान में बड़ा बदलाव ला सकता है और विश्व स्तर पर देखभाल को अधिक सुलभ और किफायती बना सकता है। Swaasa® मशीन लर्निंग का उपयोग करके बीमारियों को जल्दी पकड़ रहा है, जिससे स्वास्थ्य आकलन अधिक सुलभ, किफायती और स्केलेबल हो रहा है बिना विशेष उपकरण या विशिष्ट स्थान की आवश्यकता के। HeAR के साथ, वे भारत भर में TB स्क्रीनिंग का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं।

"हर छूटा हुआ TB केस एक त्रासदी है; हर देर से निदान, एक दिल तोड़ने वाला क्षण," सुजय काकरमथ, Google Research में HeAR पर काम करने वाले एक प्रोडक्ट मैनेजर कहते हैं। "ध्वनिक बायोमार्कर इस कहानी को बदल सकते हैं। मैं वास्तव में आभारी हूँ कि HeAR इस यात्रा में हिस्सा ले सकता है।"

हमें The StopTB Partnership जैसे समूहों से भी समर्थन मिल रहा है, जो एक UN-होस्टेड संगठन है जो TB विशेषज्ञों और प्रभावित समुदायों को जोड़ता है ताकि 2030 तक TB को समाप्त किया जा सके।

"HeAR जैसे उपकरण TB स्क्रीनिंग और पहचान में AI-शक्ति प्राप्त ध्वनिक विश्लेषण को आगे बढ़ा सकते हैं, जो उन लोगों के लिए एक कम प्रभाव वाला, सुलभ समाधान प्रदान करता है जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है," Stop TB Partnership के डिजिटल स्वास्थ्य विशेषज्ञ झी झेन किन ने कहा।

HeAR ध्वनिक स्वास्थ्य अनुसंधान में एक बड़ा कदम है। हम भविष्य के डायग्नोस्टिक उपकरणों और TB, छाती, फेफड़े और अन्य बीमारियों के लिए निगरानी समाधानों को विकसित करने में मदद करने की उम्मीद करते हैं, और अपने अनुसंधान के माध्यम से विश्व भर के समुदायों के लिए स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करते हैं। यदि आप एक शोधकर्ता हैं और HeAR में रुचि रखते हैं, तो आप HeAR API तक पहुंच के लिए अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और अनुरोध कर सकते हैं।