От кашля к диагнозу: Google обучил ИИ выявлять туберкулёз по звуку

Google и индийский ИИ-стартап объединили усилия для разработки модели биоакустического здравоохранения, способной выявлять заболевания по звуку.

Биоакустика представляет собой сочетание биологии и акустики, которое позволяет получать информацию из звуков, производимых живыми организмами. С развитием генеративного ИИ, аналогичного тому, который использовался в ChatGPT, область получила новый импульс.

ИИ-модель Google анализирует звуковые сигналы для прогнозирования ранних признаков заболеваний. Технология может быть использована на смартфонах для мониторинга здоровья в удалённых и труднодоступных регионах, где отсутствует дорогостоящее диагностическое оборудование, такое как рентгеновские аппараты. В таких случаях может быть задействован микрофон устройства и возможности искусственного интеллекта.

Система уже применяется для выявления туберкулёза, одной из самых опасных инфекций в мире, от которой ежедневно умирают около 4 500 человек, а 30 000 заболевают. В Индии, где ежегодно от туберкулеза умирает около 250 000 человек, ранняя диагностика является важным фактором в предотвращении распространения вируса.

Модель Google HeAR (Health Acoustic Representations) была обучена на основе 300 миллионов звуковых фрагментов, включая кашель, чихание и дыхание. Среди них — 100 миллионов звуков кашля, которые теперь используются для обнаружения туберкулёза. Система способна фиксировать незначительные изменения в звуках кашля, что помогает определять пациентов, нуждающихся в дальнейших обследованиях и лечении.

Индийский партнёр Google, стартап Salcit Technologies, специализируется на разработке ИИ для диагностики заболеваний дыхательной системы. Salcit использует ИИ-модель Google для повышения точности диагностики туберкулёза и оценки состояния лёгких, комбинируя её с собственной моделью машинного обучения Swaasa.

Swaasa уже используется в ведущих медицинских учреждениях Индии, таких как Apollo Hospitals и Healing Fields Foundation, для скрининга населения, включая жителей удалённых регионов. Приложение позволяет пользователям загружать 10-секундный образец кашля для диагностики с точностью до 94%. Salcit получила одобрение от индийских регуляторов — первый случай, когда программный инструмент признан медицинским устройством.

Однако внедрение новой технологии в медицинскую практику сталкивается с определёнными трудностями – принятие нового инструмента медицинским сообществом. Также существуют проблемы с качеством записываемых аудиофайлов из-за фонового шума и трудности использования приложения в сельских районах, где жители могут не иметь достаточного опыта работы с технологиями. Тем не менее, технология нашла поддержку, в том числе со стороны организации StopTB Partnership, которая стремится ликвидировать туберкулёз к 2030 году.

HeAR доступна для исследователей, что позволит ускорить разработку специализированных биозвуковых моделей даже в условиях ограниченных данных или вычислительных ресурсов. Технология может способствовать дальнейшим исследованиям и разработке моделей для конкретных заболеваний и популяций.