An der Spitze der digitalen Technologie hat Google ein innovatives bioakustisches Modell namens HeAR entwickelt, das Krankheiten durch die Analyse von Geräuschen erkennen kann. Diese Technologie eröffnet neue Möglichkeiten für die Ferndiagnose im Gesundheitswesen.
Die Fähigkeiten von HeAR beruhen auf seinem Trainingsprozess. Dafür wurden 313 Millionen Audiosegmente von YouTube verwendet, darunter etwa 100 Millionen Husten. Anhand dieser Daten lernte HeAR, Krankheitssignale aus Husten, Sprache und Atmung zu identifizieren.
Video von der offiziellen Quelle, Übersetzung: Kleiner Helfer
Das Anwendungsspektrum von HeAR ist beeindruckend. Es kann verschiedene Krankheiten wie Tuberkulose, COVID-19 und chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD) erkennen. Diese Fähigkeit wurde in 13 Aufgaben zur Erkennung von gesundheitsrelevanten akustischen Ereignissen, 14 Husten-Inferenzaufgaben und 6 Aufgaben zur Inferenz der Lungenfunktion validiert und übertraf in vielen Fällen die Leistung bestehender Modelle.
Bei den Husten-Inferenzaufgaben erzielte HeAR in 10 Aufgaben die beste Leistung, insbesondere bei der Erkennung von COVID-19 und Tuberkulose. Auch bei den Aufgaben zur Lungenfunktionsinferenz zeigte HeAR hervorragende Ergebnisse, insbesondere bei wichtigen Parametern wie dem forcierten exspiratorischen Volumen in 1 Sekunde (FEV1) und der forcierten Vitalkapazität (FVC).
Das indische Unternehmen Salcit Technologies hat das HeAR-Modell bereits in sein Produkt Swaasa® integriert. Dieses Produkt bewertet die Lungenfunktion durch die Analyse von Hustengeräuschen und zeigt insbesondere bei der Früherkennung von Tuberkulose ein enormes Potenzial.
Salcit Technologies erforscht Möglichkeiten, die Fähigkeiten seines bioakustischen KI-Modells HeAR zu erweitern. Swaasa® wird weiterentwickelt und verbessert die Früherkennung von Tuberkulose anhand von Hustengeräuschen. Dies trägt nicht nur zu einer genaueren Diagnose bei, sondern erleichtert auch den Zugang zu medizinischer Versorgung.