Bedenimizden çıkan sesler, sağlığımız hakkında önemli bilgiler verir. Öksürük, konuşma ve nefes alışverişimiz gibi akustik veriler, birçok sağlık durumunu taramak, teşhis etmek ve izlemek için kullanılabilecek ipuçları barındırır.
Google, bu potansiyeli değerlendirmek amacıyla yapay zeka (YZ) teknolojilerini kullanarak akustik verilerden sağlık bilgilerini çıkarmayı hedefliyor.
Bu yılın başında tanıtılan Health Acoustic Representations (HeAR) adlı biyoakustik temel model, sağlıkla ilgili sesleri analiz ederek hastalık belirtilerini erken tespit etmeyi amaçlıyor. Google Araştırma ekibi, HeAR’ı, geniş bir ses veri seti kullanarak eğitti. Bu veriler arasında yaklaşık 100 milyon öksürük sesi de bulunuyor. HeAR, sağlıkla ilgili seslerdeki kalıpları anlamak için geliştirildi ve bu alandaki diğer modellere göre daha yüksek performans gösterdi.
HeAR’ın başarısı, sağlık araştırmalarında karşılaşılan veri kısıtlılığı gibi zorlukları aşmada önemli bir adım olarak görülüyor. Daha az veri ile yüksek performans sağlayabilen HeAR, sağlık araştırmacılarının özel biyoakustik modeller geliştirmesine olanak tanıyor. Bu da sağlık araştırmalarında veri kıtlığı yaşanan durumlarda bile etkili çözümler üretilmesine yardımcı olabilir.
Hindistan merkezli bir solunum sağlığı şirketi, HeAR’ı kullanarak öksürük seslerini analiz eden bir ürün geliştirdi. Şirket, HeAR’ın Tüberküloz erken teşhisi gibi önemli sağlık konularında nasıl kullanılabileceğini araştırıyor. Tüberküloz, tedavi edilebilir bir hastalık olmasına rağmen, sıkça geç teşhis ediliyor ve bu durumun önüne geçmek için daha erişilebilir tarama yöntemleri geliştirilmesi gerekiyor.
HeAR, düşük maliyetli ve erişilebilir sağlık tarama araçlarının geliştirilmesine katkıda bulunarak, dünya genelinde sağlık sonuçlarını iyileştirmeyi hedefliyor. Bu model, akustik sağlık araştırmalarında önemli bir yenilik olarak değerlendiriliyor ve gelecekte daha fazla sağlık durumunun teşhisinde kullanılabileceği umut ediliyor.
Sağlığın Geleceği içerik havuzumuza buradan erişebilirsiniz.
