No es una novedad. El
uso de la
inteligencia artificial en el sector de
la medicina no es nuevo. Y aun así, sorprende la intención de Google de utilizar señales
sonoras para predecir los primeros signos de una enfermedad. ¿Cómo? El gigante
de internet ha entrenado su modelo de IA base con 300 millones de piezas de
audio que incluían toses, mucosidad y respiración dificultosa, para
identificar, por ejemplo, a alguien que lucha contra la tuberculosis.
Y todo ello a través
de la bioacústica, la combinación de biología y acústica, que nos ayuda a
obtener información de los sonidos producidos por animales y humanos. El modelo
de IA creado por Google utiliza señales de sonido para predecir los primeros
signos de la enfermedad. La tecnología puede viajar en un teléfono inteligente
y rastrear poblaciones de alto riesgo en geografías difíciles. Donde el costoso
hardware de diagnóstico, como las máquinas de rayos X o la experiencia técnica,
no está al alcance de la mano, la IA junto con el micrófono de un teléfono
móvil podría venir al rescate.
Ese sistema de IA ya
está ayudando a combatir la principal enfermedad infecciosa mortal del mundo.
Casi 4.500 personas mueren diariamente y 30.000 enferman de tuberculosis, según la
Organización Mundial de la Salud. Es tratable, pero millones de personas no
son diagnosticadas. En la India, la enfermedad mata a casi un cuarto de millón
de personas al año, y la detección temprana es clave para detener su
propagación.
Google entrenó su
modelo de IA base con 300 millones de fragmentos de audio de todo el mundo,
incluidos toses, estornudos y respiros. Se recopilaron clips de audio de dos
segundos de contenido sin derechos de autor y visibles públicamente, como
videos de YouTube e incluso sonidos de tos grabados en un hospital de Zambia,
donde los pacientes acudieron para hacerse pruebas de tuberculosis. Los sonidos
corporales están llenos de información sobre nuestro bienestar y contienen pistas
casi imperceptibles que pueden ayudar a detectar, diagnosticar y controlar las
afecciones de salud.
Los datos que
alimentan el modelo de IA HeAR (abreviatura de Health Acoustic Representations)
de Google incluyeron 100 millones de sonidos de tos que ahora ayudan a detectar
la tuberculosis. La herramienta de IA cargada en un teléfono inteligente se
puede llevar fácilmente a las poblaciones más remotas para detectar la
enfermedad. La IA detecta signos tempranos basándose en diferencias sutiles en
los patrones de tos, lo que ayuda a clasificar a los pacientes y a alinearlos
para una mayor investigación y tratamiento. El objetivo es
potenciar las herramientas para ayudar incluso a las personas con una formación
limitada a detectar enfermedades respiratorias.
El colaborador indio
del gigante tecnológico, Salcit Technologies, con sede en Hyderabad, es una
startup de inteligencia artificial para el cuidado de la salud respiratoria.
Salcit está utilizando el modelo de inteligencia artificial para mejorar la
precisión del diagnóstico de tuberculosis y las evaluaciones de la salud
pulmonar al combinarlo con su propia inteligencia artificial de aprendizaje
automático llamada Swaasa, que es la palabra para aliento en el antiguo idioma
indio del sánscrito.
La tecnología Swaasa
se está utilizando para examinar a pacientes incluso en áreas remotas y cuenta
con la aprobación del regulador de dispositivos médicos de la India, una
novedad para una herramienta de software que se implementa como dispositivo
médico. En su aplicación móvil, Swaasa permite a los usuarios cargar una
muestra de tos de 10 segundos y realizar pruebas de enfermedades con una
precisión del 94%.
El sonido de la tos es
el equivalente a dar una muestra de sangre, solo que esta muestra se procesa en
la nube en lugar de en un laboratorio. La prueba de detección se vende a 200
rupias (poco más de 2 euros), en comparación con una prueba de espirometría que
podría costar casi 15 veces más.
Pero existen desafíos.
Es necesario garantizar que las muestras de audio no vengan con una gran
cantidad de ruido de fondo. Los usuarios rurales, que no están familiarizados
con la tecnología, pueden no ser capaces de grabar toses en la aplicación.
Pero esta no es la
única iniciativa de bioacústica, Google está investigando un modelo basado en
ultrasonido para la detección temprana del cáncer de mama y la empresa Ubenwa,
con sede en Montreal, ha creado un modelo de base para el llanto infantil e
interpreta las necesidades y la salud de los bebés analizando los biomarcadores en sus
sonidos de llanto.
