近日，谷歌研究中心发布了一项突破性报告，展示了其新型人工智能（AI）模型在健康监测领域的巨大潜力。这一名为 Health Acoustic Representations（HeAR）的模型，能够通过分析咳嗽声音来识别包括肺结核（TB）在内的呼吸系统疾病。这项技术可能会为全球健康检测带来革命性的改变，特别是在医疗资源匮乏的地区。
谷歌于今年3月推出的 HeAR 模型，旨在通过生物声学数据来提升疾病检测的准确性。研究人员使用了从多样化数据集中提取的3亿条音频数据来训练这一模型，其中专门针对咳嗽声音的分析是基于约1亿条音频样本进行的。这一模型不仅能够分析咳嗽的声音，还能通过语音的音调、语速和音色等特征来检测潜在的健康问题，如痴呆症。
谷歌研究工程总监 Shravya Shetty 解释道：“HeAR 学会了识别与健康相关的声音模式，为医学声音分析创造了一个强大的平台。我们发现，HeAR 在多种任务上表现优于其他模型，能够在不同类型的麦克风上有效捕获音频模式，这对健康监测具有重要意义。”
印度的呼吸保健公司 Salcit Technologies 已将 HeAR 应用到其 Swaasa 应用程序中，以分析咳嗽声音并检测肺结核。Shetty 指出：“肺结核是一种可治愈的疾病，但每年仍有数百万病例未被诊断，主要是因为医疗资源的不足。人工智能可以在改善疾病检测和医疗服务可及性方面发挥关键作用。”
Stop TB Partnership 的数字健康专家 zhizhizhenqin 也对这一技术表达了积极的看法，称 HeAR 为结核病筛查和检测提供了一种低影响且易于使用的工具，能够为那些最需要帮助的人提供支持。
尽管近年来人工智能在深度伪造和隐私保护方面的讨论日益增多，但在早期疾病检测方面的应用前景仍然令人振奋。今年6月，剑桥大学的研究人员开发了名为 EMmethylNET 的 AI 模型，能够在癌症治疗的关键阶段进行早期检测和诊断。南加州大学凯克医学院的神经外科医生 Gabriel Zada 博士表示，这种技术对于手术中的实时肿瘤分类和分级具有重要意义。
此外，纽约医疗技术公司 Ezra 也在利用 AI 进行早期癌症检测，包括大脑、肺部、肝脏和前列腺等重要部位的扫描。Ezra 的医疗顾问 Daniel Sodickson 博士指出：“早期检测对患者的生存率影响巨大，能够将癌症的五年生存率从 20% 提高到 80%。这一技术的发展不仅能够拯救数以亿计的生命，还能对医疗保健系统带来深远的变革。”