Ferramenta mostra-se promissora na detecção de Covid-19 e tuberculose
A ferramenta do Google, chamada Health Acoustic Representations , se baseia em dados não rotulados. — Foto: Alex Kraus/Bloomberg
Já a ferramenta do Google, chamada Health Acoustic Representations , se baseia em dados não rotulados. Os cientistas extraíram mais de 300 milhões de clipes sonoros curtos de tosse, respiração, pigarro e outros sons humanos de vídeos do YouTube disponíveis publicamente. Os resultados mostraram que o modelo foi capaz de prever essas doenças com precisão acima dos modelos existentes treinados em dados de fala ou áudio geral. Além disso, o fato de os dados de treinamento originais serem tão diversos – com qualidade de som e fontes humanas variadas – significa que os resultados são generalizáveis. Os dados foram divulgados em um preprint que ainda não foi revisto por pares.
Por enquanto, o plano do Google é dar acesso ao modelo para que pesquisadores interessados possam utilizá-lo em suas próprias investigações. “Nosso objetivo como parte do Google Research é estimular a inovação neste campo nascente”, diz Sujay Kakarmath, gerente de produto do Google em Nova York que trabalhou no projeto.
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