Google desenvolve IA que usa tosse da pessoa para prever doenças

Ainda sem data para se tornar comercial, a ferramenta de IA do Google pode ajudar a diagnosticar doenças pela tosse do paciente. Foto: Getty Images.

Cientistas, liderado por uma equipe do Google, desenvolveram uma inteligência artificial (IA) que usa a tosse para detectar doenças e monitorar condições de saúde. O sistema de IA é treinado com milhões de clips de áudio de sons humanos e, no futuro, pode ajudar a diagnosticar doenças como a COVID-19 e tuberculose.

Chamada de Health Acoustic Representations (HeAR), a IA pode ser treinada e ajustada para diferentes tarefas. Através de um processo totalmente automatizado eles extraíram mais de 300 milhões de clipes sonoros curtos de tosse, respiração, pigarro e mais.

Som biomarcador

O conceito de usar o som como biomarcador de doenças ganhou força durante a pandemia de COVID-19.

Na época, cientistas descobriram que era possível detectar as doenças respiratórias através da tosse de uma pessoa.

Como funciona

O que há de novo no sistema do Google é o enorme conjunto de dados que ele carrega.

Os cientistas usaram o aprendizado autossupervisionado, que se baseia em dados não rotulados.

Através de um processo automatizado, eles extraíram sons humanos de vídeos do YouTube, disponíveis publicamente.

Cada clipe, posteriormente, foi convertido em uma representação visual do som chamada espectrograma.

Depois, segmentos dos espectrogramas foram bloqueados, ajudando o modelo a aprender a prever as partes faltantes.

Usando esse método, os pesquisadores criaram um modelo básico, que deve ser adaptado para várias tarefas.

Primeiros testes

Como o modelo foi treinado com vários sons, para adaptar o dispositivo para doenças, os cientistas só tiveram que alimentar a IA com dados rotulados para essas doenças.

Numa escala onde 0,5 representa um modelo que não tem desempenho melhor do que uma previsão aleatória e 1 representa um modelo que faz uma previsão precisa a cada vez, o HeAR pontuou bem.

No diagnóstico de COVID-19, o modelo ficou entre 0,645 e 0,710.

Já na tuberculose, a pontuação geral foi de 0,739.

Segundo Ali Imran, engenheiro da Universidade de Oklahoma, os resultados animam.

“Isso nos dá a confiança de que esta é uma ferramenta confiável”.

Vantagens do HeAR

Além disso, o sistema se destaca por não ser invasivo.

“Existe um imenso potencial não só para o diagnóstico, mas também para rastreio e monitorização Não podemos repetir exames ou biópsias todas as semanas. É por isso que a voz se torna um biomarcador realmente importante para o monitoramento de doenças”, explicou Yael Bensoussan, laringologista da Universidade do Sul da Flórida.

Nos testes iniciais, a IA pontuou bem na hora de reconhecer a COVID-19 e a tuberculose. Foto: Freepik.

SNB - Com informações de Nature.