Connect with us

Hi, what are you looking for?

digiversion.ru

Наука и технологии

Система искусственного интеллекта HeAR от Google использует звуки для обнаружения заболеваний легких

Система искусственного интеллекта HeAR от Google использует звуки для обнаружения заболеваний легких

Команда исследователей искусственного интеллекта из Google Research, работающая с парой коллег из Центра исследований инфекционных заболеваний в Замбии, разработала систему машинного обучения, направленную на диагностику заболеваний легких на основе звуков кашля. В своем исследовании , доступном в виде препринта на сервере arXiv, группа использовала видеоролики YouTube для обучения системы.

Команда Google назвала свою новую систему Health Acoustic Representations (HeAR) — они начали работать над ней после того, как работники здравоохранения сообщили, что со временем во время пандемии они узнали, что часто могут определить, у кого из пациентов есть COVID-19, по звуку их кашля. Другие исследователи работали над аналогичными усилиями, надеясь разработать системы, которые могли бы обнаруживать широкий спектр заболеваний по звуку кашля.

Google применил другой подход к обнаружению заболеваний, чем другие команды. Вместо обучения системы искусственного интеллекта с использованием записей с метками, идентифицирующими данное заболевание, они использовали подход, очень похожий на тот, который использовался для создания LLM, таких как ChatGPT.

В их системе большое количество записанных человеческих звуков с YouTube, таких как регулярное дыхание, одышка или кашель, были преобразованы в спектрограммы. Затем команда заблокировала определенные части каждого из них и предложила ИИ предсказать недостающую часть, подобно тому, как LLM учатся предсказывать следующее слово в предложении. В результате получилась модель фундамента, которую, как отмечают исследователи, можно было адаптировать для использования в самых разных задачах.

В их случае исследователи использовали его, чтобы научиться выявлять туберкулез или COVID-19. Затем они использовали стандартную шкалу, чтобы сравнить точность HeAR со случайными предположениями. Они обнаружили, что он набрал 0,739 в одном наборе данных и 0,645 в другом для выявления COVID-10 и в среднем 0,739 для туберкулеза, что лучше, чем результаты, полученные из других систем.

Исследовательская группа признает, что требуется гораздо больше работы, но предполагает, что акустическое тестирование может когда-нибудь проникнуть в кабинеты врачей, предоставив им еще один инструмент для диагностики пациентов с заболеваниями легких.

Система искусственного интеллекта HeAR от Google использует звуки для обнаружения заболеваний легких

Теги: Google, ИИ, коронавирус

В тренде

You May Also Like

Наука и технологии

Корейские исследователи сообщают, что в редких случаях у некоторых пациентов после приступа COVID может развиться аутоиммунное заболевание. Такие состояния, как алопеция ( выпадение волос...

Наука и технологии

По данным Американского журнала рентгенологии ( AJR ) , использование порога 6 мм вместо порога 5 мм помогает облегчить стратификацию риска и принятие решений...

Наука и технологии

Странные вещи могут произойти, когда волна достигает границы. В океане волны цунами, едва заметные на глубокой воде, могут стать довольно большими на континентальном шельфе и...

Наука и технологии

Модель для автоматического определения полярности настроений определенных слов в письменных текстах. В последние годы ученые-компьютерщики пытались разработать эффективные модели для анализа настроений. Эти модели...

Copyright © 2025 Обратная связь info@gototop.ee