O chamado modelo bioacústico de inteligência artificial poderá detetar sons emitidos por pessoas com doenças. A IA identifica os sons, ajudando no diagnóstico de possíveis doenças. Segundo avança a Bloomberg, a Google terá reunido com a startup de IA Salcit Technologies na Índia para lançar este modelo que “ouve” os pacientes. A startup foca-se em soluções de IA para a saúde respiratória.

A inteligência artificial generativa tem um papel determinante na área da bioacústica, uma vertente clínica que mistura biologia à acústica na deteção de doenças. O modelo da Google consegue utilizar esses sinais de som para prever sinais preliminares de doença, abrindo-se novas oportunidades de tratamento.

A agência diz que a tecnologia pode estar disponível num smartphone e rastrear populações de alto-risco em zonas geográficas mais inacessíveis. A ferramenta pode ajudar a realizar diagnósticos em centros médicos que não estejam equipados com equipamentos dispendiosos como máquinas de raio-x, entre outras. Tudo o que os clínicos necessitam é de um smartphone com um microfone e a respetiva aplicação de IA.

Um dos exemplos dados é o diagnóstico da tuberculose, uma doença que pode ser tratada, mas que ainda assim mata 4.500 pessoas por dia e infeta 30 mil. O problema é a falta de diagnóstico e só na Índia, a doença afeta quase 250 mil pessoas por ano, sendo necessário uma deteção cedo para evitar que se espalhe.  

Para construir o modelo HeAR (Health Acoustic Representations), a Google treinou-o com cerca de 300 milhões de amostras de áudio de todo o mundo, desde tosses, espirros, respiração, entre outros. Foram utilizados clips de áudio de dois segundos de fontes sem direitos de autor, assim como conteúdos disponíveis publicamente no YouTube. Foram também adicionados sons gravados num hospital na Zâmbia, de pacientes que foram fazer diagnósticos de tuberculose.

A Google explicou à Bloomberg que os sons do corpo estão cheios de informação sobre o bem-estar das pessoas e contêm pistas praticamente impercetíveis que podem ajudar no diagnóstico e a gerir a condição de saúde. Os 100 milhões de amostras de sons de tosse que foram usados no modelo de IA ajudam agora a detetar a doença. A ferramenta, instalada num simples smartphone, pode detetar sinais nos padrões de tosse numa fase bastante inicial da tuberculose.

O papel da Salcit Technologies é usar o seu modelo de IA para melhorar o diagnóstico da tuberculose, mas também dos pulmões, combinado com o seu modelo de machine learning. O modelo, que recebeu o nome de Swaasa, que significa respirar em indiano, está a ser utilizado para ajudar os hospitais em áreas remotas.

A aplicação no smartphone permite fazer o upload de amostras de 10 segundos da tosse, sendo referido que consegue detetar as doenças com uma certeza de 94%. E essas amostras do som de tosse já são consideradas o equivalente a uma amostra de sangue.