Salcit Applied sciences, ein in Indien ansässiges Unternehmen für Atemwegsgesundheit, hat sich mit dem Google Analysis-Workforce zusammengeschlossen, um zu untersuchen, wie Googles Gesundheit Acoustic Representations (HeAR) kann dazu beitragen, die Fähigkeiten der bioakustischen KI-Technologie Swaasa von Salcit zu erweitern.
Swaasa nutzt HeAR, um die Erforschung und Früherkennung von Tuberkulose anhand von Hustengeräuschen zu unterstützen.
„Jeder übersehene Tuberkulosefall ist eine Tragödie; jede späte Diagnose ein herzzerreißender Schmerz“, sagte Sujay Kakarmath, ein Produktmanager bei Google Analysis, der an HeAR arbeitet, in einer Erklärung. „Akustische Biomarker bieten das Potenzial, diese Geschichte neu zu schreiben. Ich bin zutiefst dankbar für die Rolle, die HeAR auf diesem transformativen Weg spielen kann.“
Googles Das Workforce trainierte HeAR anhand von 300 Millionen Audiodaten, die aus einem vielfältigen und anonymisierten Datensatz zusammengestellt wurden, und trainierte insbesondere das Hustenmodell anhand von etwa 100 Millionen Hustengeräuschen.
Das Unternehmen sagte, dass HeAR lerne, Muster in gesundheitsrelevanten Geräuschen zu erkennen und so eine leistungsstarke Grundlage für die medizinische Audioanalyse schaffe.
Salcit sagte, dass Swaasa bereits seit längerem maschinelles Lernen zur Früherkennung von Krankheiten einsetzt und gleichzeitig die Lücke hinsichtlich Zugänglichkeit, Erschwinglichkeit und Skalierbarkeit schließt, indem es eine ortsunabhängige, gerätefreie Beurteilung der Atemwegsgesundheit anbietet.
Mit HeAR möchte Salcit das Tuberkulose-Screening in ganz Indien weiter ausbauen.
Darüber hinaus gab Google Analysis an, dass es für seinen KI-gestützten Ansatz zur Bekämpfung der Tuberkulose Unterstützung von der Cease TB Partnership der Vereinten Nationen erhalten habe. Diese bringt Tuberkuloseexperten und betroffene Gemeinden zusammen, um das Ziel zu erreichen, die Tuberkulose bis 2030 auszurotten.
„Lösungen wie HeAR ermöglichen KI-gestützte akustische Analysen, die bei der Tuberkulose-Vorsorgeuntersuchung und -Erkennung neue Wege beschreiten und ein potenziell schonendes, leicht zugängliches Instrument für diejenigen bieten, die es am meisten brauchen“, sagte Zhi Zhen Qin, Digital Well being-Spezialist bei der Cease TB Partnership, in einer Erklärung.
DER GRÖSSERE TREND
Der Einsatz von Ton- und maschinellen Lerntechnologien zur Diagnose und Überwachung einer Vielzahl von Gesundheitszuständen hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen.
Im Jahr 2022, Sensible Stethoskop Unternehmen EKO erhielt die FDA-Zulassung für einen Algorithmus, der Herzgeräusche bei erwachsenen und pädiatrischen Patienten erkennt und charakterisiert. Die Eko Murmur Evaluation Software program ist ein maschineller Lernalgorithmus, der Herztöne, Phonokardiogramme und EKG-Signale verwendet, um harmlose und strukturelle Herzgeräusche zu erkennen.
Das israelische Well being-Tech-Unternehmen TytoCare erhielt 49 Millionen US-Greenback an Wachstumsfinanzierung für seine KI-gestützte TytoCare House Sensible Clinic, die es Ärzten ermöglicht, Untersuchungen aus der Ferne durchzuführen, einschließlich eines angeschlossenen Geräts, das Messwerte von seinem Otoskop, einem Zungenspatel, einem Thermometer und einem von der FDA zugelassenen Stethoskop sammelt, das Lungengeräusche zur Erkennung von Keuchen analysiert.
Kanarienvogel-Redeein Unternehmen, das Sprachanalysesoftware herstellt, ist eine Partnerschaft mit Microsoft eingegangen, um mithilfe von KI-Technologie seine Sprachmodelle für maschinelles Lernen für das Gesundheitswesen zu erweitern. Canary bietet eine Technologie für Stimmbiomarker an, die Daten erfasst und analysiert, um festzustellen, ob in der Sprache einer Particular person Unregelmäßigkeiten vorliegen.
Im Rahmen der Partnerschaft wird Canary die KI von Microsoft einsetzen, um die Sprachanalysetechnologie zu beschleunigen und so die Gesundheitskosten zu senken, psychische Probleme anzugehen und Lösungen zur Fernüberwachung von Patienten zu skalieren.
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