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谷歌开放 HeAR AI 模型 API，1 亿条咳嗽声训练，辅助筛查、诊断和监测肺结核
IT之家8 月 21 日消息，谷歌公司于 8 月 19 日发布博文，宣布通过 Google Cloud API，目前已经向研究人员开放健康声学表征（Health Acoustic Representations，简称 HeAR）AI 模型。该模型经过 1 亿条咳嗽声训练，可以帮助人类诊断疾病，通过分析人的咳嗽和呼吸，诊断出疾病。
谷歌 HeAR AI 模型在捕捉健康相关声学数据中的有意义模式方面表现出了卓越的能力。它能够在各种麦克风和环境中通用，因此可以对各种呼吸系统疾病进行低成本、无障碍的筛查，标志着声学健康研究向前迈出了重要一步。
HeAR 模型的优势：
- 高性能：HeAR 在各项任务中的表现均优于其它模型，并且使用 HeAR 训练的模型只需较少的训练数据就能获得较高的性能，这对于医疗保健研究中数据匮乏的挑战来说是一个至关重要的优势。
- 广泛应用：HeAR 的潜在应用领域非常广泛，例如，总部位于印度的呼吸保健公司 Salcit Technologies 正在探索 HeAR 如何增强其现有的人工智能模型 Swaasa，以便根据咳嗽声早期检测肺结核，这在医疗保健服务有限的地区尤其具有影响力。
- 低成本、无障碍：HeAR 模型能够在各种麦克风和环境中通用，因此可以对各种呼吸系统疾病进行低成本、无障碍的筛查。
HeAR 模型的训练数据：
谷歌研究团队利用从一个多样化、去标识化的数据集中收集的 3 亿条音频数据对HeAR 进行了训练，其中大约 1 亿条咳嗽声用于训练咳嗽模型。
谷歌的目标：
谷歌的目标是普及这项技术，支持全球医疗界开发创新解决方案，打破早期诊断和护理的障碍。
HeAR 模型的意义：
HeAR 模型的开放标志着声学健康研究向前迈出了重要一步，它将为医疗保健领域带来巨大的变革，帮助医生更早、更准确地诊断疾病，提高患者的治疗效果。
HeAR 模型的未来：
HeAR 模型的未来充满希望，它将不断发展和完善，应用范围也将不断扩大。相信在不久的将来，HeAR 模型将成为医疗保健领域不可或缺的一部分，为人类健康做出更大的贡献。
需要注意的是，HeAR 模型只是一个辅助工具，不能完全替代医生诊断。 医生需要结合患者的病史、症状、体检结果等综合因素进行诊断，最终诊断结果需要由医生做出。
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