Uma equipe de cientistas do Google criou uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) chamada Health Acoustic Representations (HeAR) que pode detectar e monitorar doenças por meio da análise de sons como tosse e respiração. A informação é da CNN.
Treinado com milhões de áudios com sons humanos, o sistema tem potencial para diagnosticar doenças como Covid-19 e tuberculose. Embora ainda não haja previsão de tornar o HeAR um produto comercial, o objetivo é disponibilizar a IA para pesquisadores interessados em utilizá-la em suas próprias investigações. A ferramenta foi divulgada no início deste mês em um artigo que ainda será revisado por pares.
“Nosso objetivo como parte do Google Research é estimular a inovação neste campo nascente”, afirma Sujay Kakarmath, gerente de produto do Google em Nova York.
Como a IA desenvolvida funciona?
Enquanto a maioria das ferramentas de IA utiliza um processo de treinamento chamado “aprendizagem supervisionada”, a HeAR emprega um método “autossupervisionado“, baseado em dados não rotulados, como clipes sonoros do YouTube. Para isso, os pesquisadores extraíram mais de 300 milhões de clipes sonoros curtos de tosse, respiração, pigarro e outros sons de vídeos do YouTube.
Em seguida, os pesquisadores transformaram esses áudios em espectrogramas, que são uma espécie de representações visuais do som, e treinaram a IA para prever partes ausentes nos sons. Com isso, o HeAR foi adaptado para detectar Covid-19, tuberculose e se a pessoa fuma ou não, por exemplo.
Os testes mostraram pontuações de precisão variadas. Em uma escala que varia de 0,5 para 1 (em que 0,5 o desempenho é ruim e 1, o modelo é preciso), o HeAR pontuou 0,45 e 0,710 para a detecção de Covid-19, a depender do conjunto de dados em que foi testado. Para tuberculose, a pontuação foi de 0,739.
Ali Imran, engenheiro da Universidade de Oklahoma em Tulsa, disse à CNN que o grande volume de dados utilizados pelo Google “nos dá a confiança de que esta é uma ferramenta confiável”.
* Sob supervisão de Lilian Coelho