
La IA puede detectar la tuberculosis de forma temprana al escuchar tu tos

La misma tecnología subyacente que impulsa modelos de IA generativa enormemente populares, como los de grandes empresas tecnológicas como OpenAI, ahora se está utilizando para detectar signos tempranos de enfermedades pulmonares. Google, uno de los líderes en nuevos modelos de IA, se está asociando con una empresa emergente de atención médica que está analizando grandes conjuntos de datos de toses y estornudos para detectar signos de tuberculosis u otras enfermedades respiratorias antes de que empeoren. Es una de las numerosas formas La tecnología en rápida evolución está transformando rápidamente la detección temprana de enfermedades.
La enorme base de datos de Google sobre toses y narices tapadas
A principios de este año, Google publicó detalles sobre un nuevo modelo de aprendizaje profundo autosupervisado para el cuidado de la salud al que llamaron Representación acústica de la salud (HeAR). El modelo se entrenó con alrededor de 300 millones de fragmentos de audio de dos segundos de duración que incluyen personas tosiendo, estornudando, respirando y congestionando. Este conjunto diverso de muestras de audio fue según se informa

Más recientemente, Google anunciado
Las propiedades predictivas de la IA están ayudando a los profesionales sanitarios a detectar varios tipos de enfermedades más rápidamente. Las investigaciones ya han demostrado que estos modelos pueden resultar eficaces en detección de posibles tumores cancerosos que de otro modo podrían pasar desapercibidos. También se están utilizando modelos similares para buscar signos tempranos de cáncer de mama. Busque signos tempranos de cáncer de mama, miopíay cardiopatíaLos radiólogos ya están utilizando herramientas GenAI para Acelerar el ritmo de los análisis de imágenes médicasEl impacto de la IA en los diagnósticos puede incluso extenderse más allá de las enfermedades crónicas que normalmente se detectan más tarde en la vida. El año pasado, investigadores de la Universidad de Louisville creó un sistema de IA Dicen que pueden analizar imágenes por resonancia magnética de niños pequeños para predecir, con un 98,5% de precisión, si serán o no diagnosticados clínicamente con autismo.