谷歌于3月推出了其生物声学基础模型——健康声学表示（HeAR）。

该团队指出：“谷歌研究团队对HeAR进行了3亿条音频数据的训练，这些数据来自一个多样化和去标识的数据集，我们特别使用大约1亿个咳嗽声音训练了咳嗽模型。”。

根据最初的研究报告，一个人的说话方式——包括语调、音高和语速——也可以通过人工智能和机器学习模型进行分析，以检测痴呆症等潜在的健康问题。

谷歌工程研究总监Shravya Shetty写道：“HeAR学会了识别与健康相关的声音中的模式，为医学音频分析奠定了坚实的基础。”。“我们发现，平均而言，HeAR在广泛的任务和跨麦克风推广方面的排名高于其他模型，这表明它在捕获与健康相关的声学数据中的有意义模式方面具有卓越的能力。”

正如Shetty解释的那样，总部位于印度的呼吸保健公司Salcit Technologies将HeAR作为其Swaasa应用程序的一部分，用于分析咳嗽声和检测结核病。

Shetty写道：“结核病是一种可治疗的疾病，但每年都有数百万病例未被诊断出来，这通常是因为人们无法方便地获得医疗服务。”。“改善诊断对于根除结核病至关重要，人工智能可以在改善检测和帮助世界各地的人们更容易获得和负担得起护理方面发挥重要作用。”

谷歌没有立即回应Decrypt的置评请求。

“像HeAR这样的解决方案将使人工智能驱动的声学分析在结核病筛查和检测方面开辟新天地，为最需要的人提供一种潜在的低影响、易用的工具，”遏制结核病伙伴关系的数字健康专家ZhiZhen Qin在一份声明中说。

虽然人工智能生成的deepfakes已经占据了围绕人工智能的大部分讨论，但早期发现危及生命的疾病的承诺继续推动着对该技术的研究。

今年6月，英国剑桥大学的研究人员开发了一种名为EMethNET的人工智能模型，该模型被发现有可能在治疗最关键的时候早期发现、诊断和确定癌症的治疗方法。

南加州大学凯克医学院的神经外科专家加布里埃尔·扎达博士之前告诉《解密》杂志：“肿瘤应该被完全切除还是只进行活组织检查？或者我们在手术中可以使用其他技术来治疗吗？”。“在手术过程中了解肿瘤类型和亚型变得越来越重要。”

其他使用人工智能进行癌症早期检测的公司包括总部位于纽约的医疗科技公司Ezra，该公司使用先进的成像和人工智能扫描身体的重要区域，包括大脑、肺部、肝脏和前列腺。

以斯拉的医疗顾问丹尼尔·索迪克森博士此前告诉《解密》杂志：“（早期检测）对每个患者都有巨大的影响，对医疗系统也有巨大的不同。”。“研究表明，如果早期发现，癌症的五年生存率平均从20%跃升至80%，所以如果你计算这些数字，大约可以挽救10亿人的生命。”

由Ryan Ozawa编辑。