Pesquisadores planejam utilizar aprendizado supervisionado para detectar Covid-19 e tuberculose em espectrogramas, validando seus modelos com conjuntos de dados.
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso dia a dia, trazendo inovações e soluções para diversos problemas. Recentemente, uma equipe de pesquisadores do Facebook anunciou o desenvolvimento de um sistema de IA capaz de detectar notícias falsas com alta precisão, contribuindo para a disseminação de informações confiáveis.
Além disso, a evolução da Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado a maneira como as empresas se comunicam com os consumidores, oferecendo experiências personalizadas e eficientes. Com o uso de chatbots inteligentes, as organizações conseguem atender às demandas dos clientes de forma rápida e assertiva, proporcionando uma interação mais fluida e satisfatória.
O Sistema HeAR e a Importância da Inteligência Artificial
O sistema Health Acoustic Representations (HeAR) foi treinado com milhões de áudios contendo sons humanos em um esforço dos pesquisadores do Google para desenvolver uma ferramenta capaz de diagnosticar doenças como a Covid-19 e a tuberculose no futuro. Este novo sistema, treinado com um extenso conjunto de dados, tem potencial para ser adaptado a diversas tarefas.
Em um artigo divulgado recentemente, mas ainda sujeito a revisão por pares, o HeAR foi apresentado como uma ferramenta promissora para a detecção de doenças com base em sons humanos.
A Funcionalidade da Inteligência Artificial na Pesquisa Médica
A Inteligência Artificial, representada pelo HeAR, funciona de maneira complexa ao associar os sons humanos retirados de áudios com informações de saúde específicas sobre as pessoas que produziram esses sons. Esse processo de aprendizado supervisionado é fundamental para o desenvolvimento da IA na área da saúde.
No entanto, o diferencial do HeAR está no fato de ter sido treinado com um método de aprendizado autossupervisionado, utilizando dados não rotulados para aprimorar a detecção de diferentes doenças, como bronquite, tuberculose e Covid-19.
A Importância da Representação Visual na IA
Para melhorar a capacidade de detecção do HeAR, os pesquisadores do Google utilizaram um método de representação visual dos sons, conhecido como espectrograma. Esse modelo básico pode ser adaptado de acordo com as necessidades, tornando-o versátil para diversas tarefas na área da saúde.
A Precisão da Detecção e a Confiança na IA
Os resultados obtidos com o HeAR mostraram uma pontuação significativa na detecção de Covid-19 e tuberculose, demonstrando sua eficácia na análise de dados sonoros para o diagnóstico de doenças. Com uma pontuação que varia entre 0,5 e 1, o HeAR pontuou consideravelmente bem em diferentes conjuntos de dados.
Engenheiros e pesquisadores, como Ali Imran da Universidade de Oklahoma, reconhecem a importância e a confiabilidade da pesquisa realizada pelo Google nesse campo, destacando a relevância da IA na busca por soluções inovadoras na área médica.
Fonte: © CNN Brasil
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