谷歌开放 HeAR AI 模型 API：1 亿条咳嗽声训练，助力肺结核早期筛查
IT之家 8 月21 日消息，谷歌公司于 8 月 19 日宣布，通过 Google Cloud API 向研究人员开放其健康声学表征（HealthAcoustic Representations，简称 HeAR）AI 模型。该模型利用 1 亿条咳嗽声训练，能够通过分析人的咳嗽和呼吸，辅助诊断肺结核等呼吸系统疾病。
HeAR 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色，其性能优于其他模型。值得注意的是，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现状来说是一个重要优势。
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。
HeAR 的应用领域非常广泛。例如，总部位于印度的呼吸保健公司 Salcit Technologies 正在探索如何利用 HeAR 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。
HeAR 的潜力不仅限于肺结核。该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，标志着声学健康研究向前迈出了重要一步。
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 模型的优势:
- 高性能: HeAR 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色，其性能优于其他模型。
- 数据效率: 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现状来说是一个重要优势。
- 通用性: HeAR 模型能够在各种麦克风和环境中通用，适用于各种呼吸系统疾病的筛查。
HeAR 模型的应用:
- 早期肺结核诊断: HeAR 模型可以用于早期检测肺结核，这在医疗保健服务有限的地区尤其具有影响力。
- 呼吸系统疾病筛查: HeAR 模型可以用于对各种呼吸系统疾病进行低成本、无障碍的筛查。
HeAR 模型的意义:
- 推动声学健康研究: HeAR 模型标志着声学健康研究向前迈出了重要一步，为开发新的诊断和治疗方法提供了新的可能性。
- 改善全球健康状况: HeAR 模型可以帮助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，改善全球健康状况。
未来展望:
随着 HeAR 模型的不断发展和应用，相信它将为医疗保健领域带来更多创新，为人类健康做出更大的贡献。
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