AIモデルは、咳分析による疾患の検出を支援します

咳の音から私たちの呼吸のリズムまで、私たちの体が生産するノイズには、健康関連の情報が詰め込まれています。これらの微妙な生体音響シグナルは、結核（TB）や慢性閉塞性肺疾患（COPD）など、さまざまな健康問題のスクリーニング、診断、監視、管理においてゲームを完全に変える可能性があります。 Googleでは、特にスマートフォンのマイクが非常に一般的であるため、Soundを健康指標として使用することで大きな可能性があります。だからこそ、私たちはAIがこれらの音から健康の洞察をどのように引き出すことができるかについて飛び込んできました。

今年の初め、私たちは、研究者が人間の音を聞き、初期の病気の兆候を発見できるモデルを作成するのに役立つバイオアコースティックファンデーションモデルの健康音響表現を紹介しました。 Google Researchチームは、多様で識別されたデータセットからのなんと3億のオーディオクリップについて聞くことをトレーニングしました。咳モデルには具体的には、約1億個の咳音を使用しました。

Hearは、健康関連のサウンドのパターンを取り上げて、医療オーディオ分析のためのしっかりした基礎を築くように設計されています。私たちは、平均して、多くのタスクで他のモデルよりも優れており、さまざまなマイクを使用するのが得意であり、意味のある健康関連のサウンドパターンをキャプチャするコツを示すのが得意であることがわかりました。さらに、聴覚で構築されたモデルは、トレーニングデータが少ない場合でも高性能を達成できます。これは、データ制限されたヘルスケア研究の世界では大したことです。

現在、データ、セットアップ、またはコンピューティングパワーが限られている場合でも、研究者がカスタムの生体音響モデルの開発を高速化するために聴覚が利用可能です。私たちの目的は、データがどれほどまばらであっても、コストがどれだけ高いかに関係なく、特定の条件とグループのモデルの研究を高めることです。

インドに拠点を置く呼吸器衛生会社であるSalcit Technologiesは、肺の健康を評価するために咳音響を分析するAI駆動のツールであるSwaasa®を開発しました。彼らは今、聞こえることが彼らの生物音響AIモデルをどのように高めることができるかを調べています。 Swaasa®は、Hearを使用して、咳音を介して結核の早期検出を改善することから始めています。

TBは治療可能ですが、多くの場合、人々はヘルスケアに簡単にアクセスできないため、毎年何百万人ものケースが診断されていません。より良い診断は結核を一掃するための鍵であり、AIは検出とケアを世界中でよりアクセスしやすく手頃な価格にすることに大きな違いをもたらすことができます。 Swaasa®は、機械学習を使用して病気を早期に捕まえており、特別な機器や特定の場所を必要とせずに、健康評価をよりアクセスしやすく、手頃な価格でスケーラブルにしています。聞いて、彼らはインド全体で結核スクリーニングを拡大しようとしています。

「見逃された結核の症例はすべて悲劇です。遅い診断、失恋はすべてです」と、Google ResearchのプロダクトマネージャーであるSujay Kakarmath氏は言います。 「アコースティックバイオマーカーはこの物語を変える可能性があります。この旅で聞くことができる部分に本当に感謝しています。」

また、2030年までに結核の専門家と影響を受けたコミュニティを結びつける非ホスト組織であるThe StoptB Partnershipのようなグループからサポートを受けています。

「Hearのようなツールは、結核のスクリーニングと検出においてAI駆動の音響分析を推進することができ、それを最も必要とする人々に影響を少なくするアクセス可能なソリューションを提供します」と、TBパートナーシップのデジタルヘルススペシャリストであるZhi Zhen Qin氏は述べています。

聞くことは、音響健康研究では大きな飛躍です。結核、胸部、肺、その他の病気の将来の診断ツールと監視ソリューションの開発を支援し、研究を通じてどこでもコミュニティの健康結果を改善したいと考えています。聴取に興味のある研究者である場合は、詳細を確認し、APIを聴覚にアクセスすることをリクエストできます。