Google analizza i nostri suoni bioacustici per dirci come stiamo

I suoni emessi dal nostro corpo possono dirci tanto sulle nostre condizioni di salute. In particolare, l’analisi dei suoni bioacustici può contribuire in modo decisivo a diagnosticare, controllare e gestire una vasta gamma di patologie, dalla tubercolosi alla broncopneumopatia cronica ostruttiva. Ma come poterli interpretare correttamente?

Ebbene, in questo contesto all’inizio dell’anno i ricercatori Google hanno introdotto pubblicamente il sistema HeAR (Health Acoustic Representations), un algoritmo che è stato progettato per aiutare a costruire modelli avanzati di intelligenza artificiale che possono ascoltare i suoni umani e intercettare i primi segni di malattia. Il modello base è stato già addestrato su oltre 300 milioni di dati audio e 100 milioni di suoni di tosse, permettendogli di creare una solida base per l’analisi audio medica.

A margine di questa prima fase di preparazione, i ricercatori di Google hanno scoperto che in media HeAR è in grado di posizionarsi più in alto rispetto ad altri modelli su una vasta gamma di compiti diagnostici, dimostrando così una capacità ben superiore. Insomma, una buona base di partenza su cui poi altri team di ricerca possono costruire strumenti più evoluti.

Qualcuno sta già sfruttando il modello HeAR

Le buone notizie non sono però finite qui. Google ha infatti reso liberamente disponibile HeAR per i ricercatori al fine di accelerare lo sviluppo di modelli bioacustici personalizzati e alimentare così la realizzazione di ulteriori modelli per condizioni e popolazioni specifiche.

Ne ha subito approfittato l’indiana Salcit Technologies, che ha realizzato un prodotto chiamato Swaasa, in grado di usare l’intelligenza artificiale per analizzare i suoni della tosse e valutare la salute dei polmoni, e contribuendo così a migliorare la diagnosi precoce della turbercolosi, una malattia curabile se viene intercettata prontamente.

Altre società hanno già espresso l’interesse a sviluppare il modello di base di HeAR per realizzare applicazioni evolute nel campo della salute acustica, che nei prossimi anni potrebbe riservare gradite novità nella diagnostica mondiale.