Salcit Technologies, індійська компанія з охорони здоров’я органів дихання, об’єднала зусилля з дослідницькою групою Google, щоб дослідити, як Health Auditory Representations (HeAR) від Google може допомогти розширити можливості біоакустичної технології штучного інтелекту Salcit Swaasa.
Swaasa використовує HeAR, щоб допомогти дослідити та покращити раннє виявлення туберкульозу на основі звуків кашлю.
«Кожен втрачений випадок туберкульозу – це трагедія. кожен пізній діагноз — розбите серце», — сказав Суджай Какармат, менеджер із продуктів Google Research, який працює над HeAR, у своїй заяві: «Слухові біомаркери пропонують потенціал переписати цей наратив. Я глибоко вдячний за ту роль, яку HeAR може відіграти в цій трансформаційній подорожі».
компанії Google Команда навчила HeAR на 300 мільйонах аудіоданих, зібраних із різноманітних і деідентифікованих наборів даних, і навчила модель кашлю, використовуючи приблизно 100 мільйонів звуків кашлю.
У компанії заявили, що HeAR вчиться розрізняти шаблони звуків, пов’язаних із здоров’ям, створюючи міцну основу для аналізу медичного звуку.
Salcit сказав, що Swaasa має досвід використання машинного навчання, щоб допомогти виявити захворювання на ранній стадії, а також подолати розрив у доступності, доступності та масштабованості, пропонуючи незалежну від місця оцінку респіраторного здоров’я без використання обладнання.
За допомогою HeAR Salcit прагне розширити скринінг на туберкульоз по всій Індії.
Крім того, Google Research заявив, що отримав підтримку свого підходу до боротьби з туберкульозом на основі штучного інтелекту від партнерства ООН «Зупинити туберкульоз», яке об’єднує експертів з туберкульозу та постраждалих спільнот з метою покінчити з туберкульозом до 2030 року.
«Такі рішення, як HeAR, дозволять акустичному аналізу на основі штучного інтелекту відкрити новий шлях у скринінгу та виявленні туберкульозу, забезпечуючи потенційно незначний і доступний інструмент для тих, хто його найбільше потребує», — Чжи Чжень Цінь, спеціаліст із цифрового здоров’я партнерства «Зупинити туберкульоз». , йдеться в повідомленні.
НАЙБІЛЬША ТЕНДЕНЦІЯ
Використання аудіотехнологій і технологій машинного навчання для діагностики та моніторингу різноманітних станів здоров’я набуло популярності в останні роки.
У 2022 році компанія розумних стетоскопів EKO отримала дозвіл FDA на алгоритм, який виявляє та характеризує серцеві шуми у дорослих і дітей. Програмне забезпечення Eko Murmur Analysis – це алгоритм машинного навчання, який використовує тони серця, фонокардіограми та сигнали ЕКГ для виявлення невинних і структурних шумів у серці.
Ізраїльська компанія медичних технологій TytoCare отримала 49 мільйонів доларів США на розробку своєї клініки TytoCare Home Smart Clinic із підтримкою штучного інтелекту, яка дозволяє клініцистам дистанційно проводити обстеження, включно з підключеним пристроєм, який збирає показники з отоскопа, язика, термометра та схваленого FDA стетоскопа, який аналізує легеневі звуки. для виявлення хрипів.
Канарські логотипикомпанія, яка розробляє програмне забезпечення для аналізу мовлення, співпрацює з Microsoft, щоб застосувати технологію штучного інтелекту для розширення моделей машинного навчання мовлення для охорони здоров’я. Canary пропонує технологію голосових біомаркерів, яка збирає та аналізує дані, щоб визначити, чи є відхилення у мовленні людини.
Згідно з умовами партнерства, Canary використовуватиме штучний інтелект Microsoft для прискорення технології аналітики мовлення, щоб зменшити витрати на охорону здоров’я, вирішити проблеми психічного здоров’я та масштабувати рішення для дистанційного моніторингу пацієнтів.
Форум HIMSS AI in Healthcare відбудеться 5-6 вересня в Бостоні. Дізнайтеся більше та зареєструйтесь.
&w=120&resize=120,86&ssl=1)
