HeAR utiliza autocodificadores entrenados por 313 millones de fragmentos de audios
NotiPress.- Un grupo de investigadores de Google creó una herramienta de machine learning capaz de identificar y seguir el estado de salud de una persona mediante el análisis de sonidos como la tos y la respiración. El sistema de inteligencia artificial (IA) podría ser empleado por médicos para diagnosticar enfermedades como Covid-19 y tuberculosis, esto en vista de evaluar la función pulmonar del individuo.
HeAR, que significa Representaciones Acústicas de la Salud, fue entrenado con millones de fragmentos de audios de sonidos humanos. Además, el sistema utiliza autocodificadores entrenados con un conjunto de datos compuestos por 313 millones de fragmentos de audios, cada uno con una duración de dos segundos.
Esta IA recuerda los avances que se dieron en esta tecnología durante la pandemia, pues en 2020 se desarrolló una aplicación que permitió diagnosticar Covid-19 mediante muestras de tos. La AI4COVID-19, graba tres muestras de tos con una duración de 3 segundos cada una, las envía a un sistema de inteligencia artificial alojado en la nube y en 2 minutos recibe un análisis de los resultados.
De acuerdo con The Nature, los científicos a cargo de este avance tecnológico presentaron la herramienta a principios de este mes en un documento preliminar que aún no ha sido evaluado por otros expertos en la materia. Así, los investigadores afirman que es prematuro determinar si HeAR será desarrollado como un producto comercial en el futuro.