Cientistas do Google desenvolveram uma ferramenta que utiliza um sistema de inteligência artificial (IA) para detectar Covid-19 e tuberculose ao avaliar ruídos sonoros, como a tosse e a respiração.
Embora em fase de testes, a HeAR (Health Acoustic Representations), IA do Google, utiliza um conjunto massivo de dados. De acordo com os pesquisadores, pode ser treinado para outras tarefas também.
Como funciona a IA do Google
Os pesquisadores do Google usaram uma técnica chamada de aprendizado auto-supervisionado. Para isso, utilizaram mais de 300 milhões de áudios de tosse, pigarros e respiração retirados de conteúdos do Youtube, que estavam disponíveis publicamente.
Cada um desses som foi convertido em um espectrograma, ou seja, um gráfico em que é possível analisar os sinais sonoros. Em seguida, os pesquisadores bloquearam segmentos dos gráficos para fazer a IA do Google aprender a prever as partes ausentes.
De acordo com os cientistas, o mecanismo é parecido com o do Chat GPT. Nele, pesquisadores ensinaram a IA a prever a próxima palavra em uma frase a partir de treinos com diversos textos humanos.
Depois, para treinar o modelo a detectar Covid-19, tuberculose e tabagismo, os cientistas alimentaram a IA com um conjunto de dados rotulados, que indicavam as características de cada condição.
Por fim, eles testaram o modelo e classificaram sua precisão para diagnosticar Covid-19 como algo entre 0,6 e 0,7 em uma escala de 0 a 1, sendo o maior número o mais preciso.
E agora?
Embora pareça um método de diagnóstico promissor, o estudo sobre a IA do Google que detecta Covid e tuberculose pelo som da tosse foi publicado apenas em preprint. Os pesquisadores relataram que a ferramenta ainda precisa ser revisada por pares.
Por isso, ainda é cedo para dizer se o HeAR se tornará um produto comercial. Contudo, o plano momentâneo é dar o acesso do modelo a pesquisadores interessados. Dessa forma, eles podem testá-lo e fazer suas próprias investigações.
“Nosso objetivo como parte da Pesquisa do Google é estimular a inovação nesse campo incipiente”, explica Sujay Kakarmath, que participou do projeto.