Por Wagner Albuquerque
Um grupo de pesquisadores do Google desenvolveu uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) chamada de Health Acoustic Representations (HeAR) capaz de identificar e acompanhar doenças através da análise de sons, como tosse e respiração, conforme reportado pela CNN.
O sistema, treinado com milhões de registros de áudio contendo sons humanos, tem a capacidade de diagnosticar enfermidades como Covid-19 e tuberculose. Embora ainda não haja planos para comercializar o HeAR, o objetivo é disponibilizar essa IA para pesquisadores interessados em incorporá-la em seus estudos. A inovação foi apresentada no início deste mês em um artigo que aguarda revisão por especialistas.
Sujay Kakarmath, gerente de produto do Google em Nova York, destaca: “Como parte do Google Research, buscamos fomentar a inovação nesse campo emergente”.
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”.
