3億個Youtube影片訓練而成 Google開出可檢測肺病AI工具
記者／竹二
隨著AI技術進步，應用在病理檢測上的案例也越來越多元且準確。近日Google科學家就開發出一款可從呼吸與咳嗽等聲音，來辨識健康狀態的機器學習工具，名為Health Acoustic Representations (HeAR)，據了解，這款AI是透過3億多部Youtube影片的聲音進行訓練，未來有機會可以被醫生用於診斷新冠肺炎與肺結核等肺部疾病。
YouTube咳嗽聲訓練AI預測病症
其實，用聲音作為疾病的生物標記並不是很新的概念，在新冠肺炎疫情期間時就備受矚目，在台灣也有聿信醫療器材科技，以呼吸音開發AI連續呼吸偵測系統的智慧醫材，獲美國FDA與台灣食藥署TFDA的認證。而這次Google發表的研究較新之處在於，背後用來訓練人工智慧的海量數據庫，加上Google聲稱只需要微調就可應用於多種任務。
根據Google研究人員的說法，他們從公開的YouTube影片中提取了超過3億個咳嗽、呼吸和清喉嚨等人類聲音的短聲音片段，並將每段聲音片段轉換成「聲譜圖」，再將聲譜圖各部分進行屏蔽，幫助AI模型學習預測缺失的部分，所創建出基礎AI模型，他們認為該模型可適用於許多不同任務。
HeAR想要商業化還有一段路要走
研究人員強調，因為基礎AI模型已經經過海量人類聲音的訓練，因此只要提供非常少量有標註疾病特徵的數據集，他們就可以微調開發出檢測是否罹患COVID-19、肺結核，或是受測者是否吸煙等問題的AI模型。不過，Google研究人員也提到，現在要判斷HeAR是否能夠商業化還言之過早。
據了解，目前市面上已經有奧克拉荷馬大學的一位工程師Ali Imran正在開發一款名為AI4COVID-19的應用程式，可以用於區分COVID-19患者的咳嗽聲和其他類型的咳嗽聲，正在籌措資金來進行臨床試驗，並準備向美國FDA申請批准。
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