Google ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale chiamato Health Acoustic Representations (HeAR) per rilevare malattie potenzialmente letali attraverso l'analisi audio. Il progetto, particolarmente rilevante in India, mira a migliorare la diagnosi precoce di patologie come la tubercolosi in aree con risorse sanitarie limitate.
HeAR si basa sull'analisi dei suoni corporei come tosse e battiti cardiaci per identificare schemi indicativi di problemi di salute. Questo approccio non invasivo rappresenta un importante passo avanti nella telemedicina, offrendo un metodo accessibile per il monitoraggio sanitario anche in zone rurali.
Il modello utilizza tecniche avanzate di machine learning per elaborare registrazioni audio dei pazienti ed estrarre caratteristiche acustiche significative. Queste vengono poi confrontate con un database di suoni associati a diverse patologie per formulare previsioni sulla salute del paziente.
In India, dove l'accesso a strutture sanitarie avanzate è spesso limitato, HeAR offre un'opportunità unica per diagnosi più rapide e accurate anche in contesti con scarse risorse. I ricercatori possono implementare questa tecnologia in aree remote utilizzando semplici smartphone.
I risultati preliminari dell'implementazione di HeAR in India sono promettenti. È stato riportato un aumento significativo nella capacità di rilevare malattie in fase iniziale, migliorando le prospettive di trattamento. Inoltre, questa tecnologia ha il potenziale di ridurre i costi diagnostici e terapeutici, rendendo l'assistenza sanitaria più sostenibile.
