Ein neues Modell für künstliche Intelligenz wird von Google entwickelt GOOGL+1.60% könnte die Diagnose von Tuberkulose (TB) und anderen Atemwegserkrankungen so einfach machen wie das Aufzeichnen einer Sprachnotiz.
Google trainiert eines seiner grundlegenden KI-Modelle, um Achten Sie auf Anzeichen einer Krankheit mithilfe von Tonsignalen wie Husten, Niesen und Schniefen. Diese Technologie, die über die Mikrofone der Smartphones funktionieren würde, könnte die Diagnose für Gemeinschaften revolutionieren, in denen fortgeschrittene Diagnoseinstrumente nur schwer zu erreichen sind.
Der Technologieriese arbeitet mit dem indischen KI-Startup für Atemwegserkrankungen, Salcit Technologie, zusammen. Die Technologie, die Anfang des Jahres als Health Acoustic Representations oder HeAR eingeführt wurde, ist ein sogenanntes bioakustisches Grundmodell.
HeAR wurde anschließend anhand von 300 Millionen Audiodaten, darunter 100 Millionen Hustengeräuschen, trainiert, um zu lernen, Muster in den Geräuschen zu erkennen.
Salcit verwendet dieses KI-Modell in Kombination mit seinem eigenen Produkt Swaasa, das KI zur Analyse von Hustengeräuschen und zur Beurteilung der Lungengesundheit nutzt, um die Erforschung zu unterstützen und die Früherkennung von TB ausschließlich auf der Basis von Hustengeräuschen zu verbessern.
Zwischen drei und vier Millionen Tuberkulosefälle nicht gemeldet werden, so die von den Vereinten Nationen unterstützte gemeinnützige Organisation The Stop TB Partnership. Unbehandelt liegt die Sterberate bei TB bei höher als 50 %.
„Jeder übersehene Tuberkulosefall ist eine Tragödie, jede späte Diagnose ein herzzerreißender Schmerz“, sagte Sujay Kakarmath, ein Produktmanager bei Google Research, der an HeAR arbeitet, in einer Erklärung. „Akustische Biomarker bieten das Potenzial, diese Geschichte neu zu schreiben.“
Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz hat neue Möglichkeiten für die Früherkennung und Diagnose einer breiten Palette von Krankheiten geschaffen. Von der Erkennung von Anzeichen chronischer Krankheiten über die Identifizierung bisher nicht erkannter Arten von Gebärmutterkrebs bis hin zur Früherkennung der Parkinson-Krankheit haben Forscher aus aller Welt habe bereits gefunden klassische KI ist äußerst nützlich – und die Technologie steckt noch in den Frühjahrsstadien.
Kürzlich gab die UCLA bekannt, dass sie einen neuen KI-gestützten Test entwickelt, der dazu beitragen könnte, den Prozess für Diagnose der Lyme-Borreliose, teilte die Universität am Montag mit.
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