Команда из Google разработала инструмент машинного обучения, который способен определять болезни человека по различным специфическим данным вроде кашля и прочих шумов. Этот искусственный интеллект получил название Health Acoustic Representations (HeAR), а его особенностью является то, что он обучен на миллионах аудиозаписей человеческого дыхания.

Конечно, в мире уже существуют подобные нейросети, которые также определяют болезни по кашлю, однако HeAR — особенный ИИ. Как правило, машину обучают при помощи предварительно размеченных аудиозаписей, однако HeAR обучен на неразмеченных данных. Для этого учёные извлекли из видеозаписей свыше 300 миллионов аудиодорожек, которые презентовали разнообразные звуки вроде покашливания, хрипов, дыхания и прочих фрагментов.

Каждую аудиозапись визуализировали в виде спектрограммы, а затем заблокировали части картинок, чтобы ИИ угадал, каких фрагментов недостаёт. Благодаря этой системе обучения нейросеть научилась распознавать звуки болезней, чётко отделяя туберкулёз от воспаления лёгких, а дыхание курильщика от дыхания здорового человека.

Более того, HeAR адаптировали для выявления COVID-19, чтобы чётко дифференцировать коронавирусную инфекцию от других заболеваний лёгких. В результате тестирования оказалось, что туберкулёз машина распознаёт лучше, чем коронавирусную инфекцию, однако для обоих случаев результат оказался довольно высоким — 0,7, где 1 — это беспрецедентная точность. Пока что разработчики не планируют делать нейросеть коммерческой, однако инструменты HeAR охотно предоставят исследовательским группам.

• Телеграм
• Дзен
• Подписывайтесь на наши каналы больше новостей без политики в наших каналах