近日，谷歌研究中心發(fā)布了一項(xiàng)突破性報(bào)告，展示了其新型人工智能（AI）模型在健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的巨大潛力。這一名為 Health Acoustic Representations（HeAR）的模型，能夠通過(guò)分析咳嗽聲音來(lái)識(shí)別包括肺結(jié)核（TB）在內(nèi)的呼吸系統(tǒng)疾病。這項(xiàng)技術(shù)可能會(huì)為全球健康檢測(cè)帶來(lái)革命性的改變，特別是在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)。

谷歌于今年3月推出的 HeAR 模型，旨在通過(guò)生物聲學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)提升疾病檢測(cè)的準(zhǔn)確性。研究人員使用了從多樣化數(shù)據(jù)集中提取的3億條音頻數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練這一模型，其中專(zhuān)門(mén)針對(duì)咳嗽聲音的分析是基于約1億條音頻樣本進(jìn)行的。這一模型不僅能夠分析咳嗽的聲音，還能通過(guò)語(yǔ)音的音調(diào)、語(yǔ)速和音色等特征來(lái)檢測(cè)潛在的健康問(wèn)題，如癡呆癥。

谷歌研究工程總監(jiān) Shravya Shetty 解釋道：“HeAR 學(xué)會(huì)了識(shí)別與健康相關(guān)的聲音模式，為醫(yī)學(xué)聲音分析創(chuàng)造了一個(gè)強(qiáng)大的平臺(tái)。我們發(fā)現(xiàn)，HeAR 在多種任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)于其他模型，能夠在不同類(lèi)型的麥克風(fēng)上有效捕獲音頻模式，這對(duì)健康監(jiān)測(cè)具有重要意義。”

印度的呼吸保健公司 Salcit Technologies 已將 HeAR 應(yīng)用到其 Swaasa 應(yīng)用程序中，以分析咳嗽聲音并檢測(cè)肺結(jié)核。Shetty 指出：“肺結(jié)核是一種可治愈的疾病，但每年仍有數(shù)百萬(wàn)病例未被診斷，主要是因?yàn)獒t(yī)療資源的不足。人工智能可以在改善疾病檢測(cè)和醫(yī)療服務(wù)可及性方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。”

Stop TB Partnership 的數(shù)字健康專(zhuān)家 zhizhizhenqin 也對(duì)這一技術(shù)表達(dá)了積極的看法，稱(chēng) HeAR 為結(jié)核病篩查和檢測(cè)提供了一種低影響且易于使用的工具，能夠?yàn)槟切┳钚枰獛椭娜颂峁┲С帧?/p>

盡管近年來(lái)人工智能在深度偽造和隱私保護(hù)方面的討論日益增多，但在早期疾病檢測(cè)方面的應(yīng)用前景仍然令人振奮。今年6月，劍橋大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了名為 EMmethylNET 的 AI 模型，能夠在癌癥治療的關(guān)鍵階段進(jìn)行早期檢測(cè)和診斷。南加州大學(xué)凱克醫(yī)學(xué)院的神經(jīng)外科醫(yī)生 Gabriel Zada 博士表示，這種技術(shù)對(duì)于手術(shù)中的實(shí)時(shí)腫瘤分類(lèi)和分級(jí)具有重要意義。

此外，紐約醫(yī)療技術(shù)公司 Ezra 也在利用 AI 進(jìn)行早期癌癥檢測(cè)，包括大腦、肺部、肝臟和前列腺等重要部位的掃描。Ezra 的醫(yī)療顧問(wèn) Daniel Sodickson 博士指出：“早期檢測(cè)對(duì)患者的生存率影響巨大，能夠?qū)┌Y的五年生存率從 20% 提高到 80%。這一技術(shù)的發(fā)展不僅能夠拯救數(shù)以?xún)|計(jì)的生命，還能對(duì)醫(yī)療保健系統(tǒng)帶來(lái)深遠(yuǎn)的變革。”