谷歌开放AI模型HeAR 1亿咳嗽声辅助肺结核诊断
谷歌开放健康声学表征（HeAR）AI模型API，该模型经1亿条咳嗽声训练，可分析咳嗽、呼吸等声音信号辅助筛查、诊断和监测肺结核。性能优于同类模型，且所需训练数据较少。已有研究将其用于早期检测肺结核，有望提供低成本筛查方案。
最近谷歌推出了一项重大举措——8月19日，他们正式通过Google Cloud API向研究人员开放了名为健康声学表征（HeAR）AI模型。这一模型专为分析人体声音信号（如咳嗽、呼吸）而设计，能够辅助医生进行疾病的筛查、诊断与监测。
早在今年3月，就有报道提及这款模型——它可通过分析咳嗽和呼吸来辅助疾病诊断。如今，谷歌正式开放其API，意味着更多研究机构能够基于该基础模型开发自己的应用。
在性能方面，HeAR在各项任务中的表现均优于同类模型。关键在于，它在捕捉健康相关声学数据中的有意义模式方面展现了卓越能力。更值得关注的是，基于HeAR训练的模型仅需较少的数据量即可获得良好性能。在医疗保健研究领域，数据稀缺往往是最大瓶颈之一，因此这一优势堪称核心。
谷歌研究团队是如何训练该模型的？他们从一个多样化、去标识化的数据集中收集了3亿条音频数据，其中针对咳嗽模型，专门使用了约1亿条咳嗽声进行训练。可谓“听尽天下咳嗽声”。
HeAR的潜在应用范围相当广泛。例如，印度呼吸保健公司Salcit Technologies正尝试将HeAR集成到其现有AI模型Swaasa中，旨在通过咳嗽声实现肺结核的早期检测。在医疗资源相对匮乏的地区，这类技术的影响力不容小觑。
然而，HeAR的潜力远不止肺结核。该模型能够在多种麦克风和不同环境条件下通用，这意味着它可以为多种呼吸系统疾病提供低成本、无障碍的筛查方案。从某种意义上说，这标志着声学健康研究向前迈出了实质性的一步。谷歌的目标是让这项技术广泛普及，支持全球医疗界开发出更多创新解决方案，从而打破早期诊断和护理的障碍。
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