Google a développé un modèle d’IA nommé Représentations Acoustiques de la Santé (HeAR) capable de détecter des maladies pulmonaires, telles que la tuberculose et la maladie pulmonaire obstructive chronique, en analysant les sons de la toux. HeAR est un modèle d’IA bio-acoustique qui peut dériver des informations santé cruciales à partir de motifs acoustiques. HeAR a été formé sur 300 millions d’échantillons audio et 100 millions de sons de toux. L’une des caractéristiques remarquables de HeAR est sa capacité à se généraliser à travers différents microphones, démontrant ainsi sa supériorité à capturer des motifs sonores significatifs comparativement à d’autres modèles d’IA. Les données d’entraînement robustes et diversifiées du modèle lui permettent de bien performer même avec des données limitées. Ceci est particulièrement important dans le secteur de la santé où les données peuvent souvent être rares.
Salcit Technologies, une entreprise indienne spécialisée dans les soins respiratoires, qui a développé Swassa – un outil d’IA qui analyse le son de la toux pour évaluer la santé pulmonaire, prévoit déjà d’utiliser HeAR pour améliorer ses modèles pilotés par l’IA pour la détection précoce de la tuberculose. L’entreprise envisage de développer davantage Swassa avec l’aide de HeAR pour étendre ses capacités de dépistage à travers l’Inde. Cette collaboration met en lumière le potentiel de l’IA à rendre les soins de santé plus accessibles et abordables, en particulier dans les régions où un diagnostic précoce est crucial pour un traitement efficace. Google propose également HeAR API pour les chercheurs intéressés par l’exploration de HeAR.
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