Health Acoustic Representations (HeAR) es un modelo bioacústico fundamental desarrollado por el equipo de investigación de Google, diseñado para identificar señales tempranas de enfermedades mediante el análisis de sonidos corporales, como la tos. El modelo se ha entrenado con 300 millones de datos de audio, de los cuales aproximadamente 100 millones se centran específicamente en sonidos de tos. HeAR puede identificar patrones de sonido relacionados con la salud, proporcionando una base sólida para el análisis de audio médico. El modelo HeAR supera a otros modelos en diversas tareas y presenta una mejor capacidad de generalización en diferentes micrófonos. Además, los modelos entrenados con HeAR alcanzan un alto rendimiento incluso con conjuntos de datos de entrenamiento limitados, lo cual es crucial en el ámbito de la investigación médica, donde los datos suelen ser escasos. HeAR está actualmente disponible para investigadores para acelerar el desarrollo de modelos bioacústicos personalizados, reduciendo la necesidad de datos, configuración y cómputo.