IA para tosses e resfriados: O Google usa seu poder de dados

Mais de 300 milhões de trechos de áudio com vozes podem ser facilmente encontrados no YouTube. E cada vídeo carregado pode ser usado e analisado pela empresa controladora Alphabet, ou seja, o Google.

Isso significa que há um tesouro de dados que, ao contrário de algumas controvérsias atuais sobre o treinamento de vários sistemas de IA, pode ser analisado legalmente e sem problemas jurídicos.

Afinal, pesquisadores do Google e de várias outras instituições de pesquisa usaram esses dados para treinar uma IA bastante interessante que será usada como ferramenta de diagnóstico de doenças respiratórias. Ela é chamada de HeAR, que significa "Health Acoustic Representation" (Representação acústica da saúde).

Essas análises existem há muito tempo na pesquisa médica; afinal, geralmente é muito fácil ouvir quando alguém está resfriado. Os dados pré-examinados foram e são geralmente usados para essa finalidade. Portanto, sabe-se que a voz em questão ressoa uma doença específica ou que é saudável.

O problema, porém, é que a quantidade desses dados é muito limitada. O mesmo não acontece com o treinamento do HeAR: o sistema foi treinado com um conjunto de dados realmente enorme de 300 milhões de arquivos de áudio totalmente não rotulados.

Em seguida, foram acrescentadas algumas vozes adicionais com doenças identificadas. Nesse caso, foram a tuberculose, a COVID-19 e o fato de alguém fumar. Para um sistema recém-desenvolvido, os resultados de 74% de detecção correta de tuberculose e 71% para COVID-19 parecem bastante impressionantes.

A próxima etapa é continuar com os testes clínicos controlados. Essa seria a primeira oportunidade de obter um diagnóstico inicial usando apenas a voz. Mesmo que ainda haja espaço para melhorar os resultados, esse é um teste que se baseia apenas na palavra falada - não é invasivo nem caro.