AI의 특징은 채팅, 그림 그리기, 작곡, 작곡이 가능한 슈퍼러닝 능력이다.
대머리가 될 때까지 AI 때문에 걱정이 많으시겠지만, 구글은 AI가 몸 관리에 도움이 되기를 바랍니다.
이번에는 AI의 학습자료가 기침으로 바뀌었습니다.
구글은 유튜브 등 플랫폼의 저작권 없는 공개 영상을 기반으로 기침, 훌쩍이는 소리, 재채기 소리, 호흡 곤란 소리 등 약 2초 분량의 오디오 데이터 3억 개를 수집한 뒤 기본 AI 모델인 HeAR을 훈련시켰다.
HeAR은 음성을 통해 귀하의 건강 상태를 파악하고 질병의 초기 단계까지 진단할 수 있습니다.
Google은 HeAR을 실험실 선반에만 두지 않았으며 이미 인도의 AI 의료 스타트업 Salcit Technologies와 협력했습니다.
Salcit에는 자체 AI 모델 Swaasa(산스크리트어로 "호흡"을 의미)와 앱이 있어 경우에 따라 기존 폐활량 테스트를 대체할 수 있습니다. 사용자는 10초 기침 샘플을 제출하여 특정 호흡기 질환을 감지할 수 있습니다.
HeAR은 Swaasa의 기술을 확장하고 Swaasa의 정신을 이어갑니다. 이 둘의 강력한 조합은 기침 소리를 기반으로 한 결핵의 조기 발견에 처음으로 사용되었습니다.
왜 결핵인가? 우선 HeAR에는 이 기능이 있습니다. 훈련 자료에서 기침 소리는 약 1억 개를 차지합니다.
둘째, 결핵은 특수한 상황이고 치료가 가능하지만, 매년 수백만 건의 사례가 진단되지 않아 질병이 지연되는 이유는 단순히 의학적 치료가 낙후되고 환자가 질환을 갖고 있지 않기 때문입니다. 치료하지 않으면 결핵으로 인한 사망률이 50% 이상입니다.
이는 AI '청진'의 장점을 반영한 것입니다. 혈액 검사, 영상 등에 비해 소리는 정보를 얻기 쉽고 저렴하며, 스마트폰의 마이크와 AI 소프트웨어를 통해 직접 수집하고 분석할 수 있습니다.
그러나 HeAR에는 오디오 샘플의 과도한 배경 소음을 포함하여 더 널리 채택되기 전에 해결해야 할 몇 가지 문제가 여전히 남아 있습니다.
구글 외에도 일부 주요 제조업체와 스타트업 기업도 AI가 질병을 '듣게' 하려고 노력하고 있다.
2021년에는 301병원, 북경대학교 제1병원 등이 공동으로 호흡기 건강 연구를 시작했는데, 여기서 화웨이가 중요한 역할을 했습니다.
Huawei WATCH 4 시리즈 및 WATCH GT 4와 같은 스마트 시계를 소유한 사용자는 Huawei Innovation Research 앱에서 호흡기 건강 연구에 참여하고, 기침 소리를 기록하고, 생리학적 데이터를 수집하고, 폐 감염 위험을 검사하도록 선택할 수 있습니다.
"몇 번 기침"을 통해 폐에 감염이 있는지 어떻게 알 수 있나요? 폐감염 환자는 기침 파열 및 스펙트럼 감쇠가 다른 사람들과 다르기 때문에 다른 사람들과 구별될 수 있습니다.
그 이면에는 대규모 전문 모델 데이터와 환경음 인식, 고정밀 기침 인식, 호흡기 건강 검진 평가를 위한 3중 알고리즘이 있습니다.
또한 AI는 우리가 말하는 목소리를 통해 우리 내면에도 침투하고 있습니다. 정신 건강으로 인한 목소리 변화를 뒷받침하는 연구가 있습니다.
우울증이 있는 사람들은 종종 더 작은 피치 범위와 음량으로 더 단조롭고 단조롭고 부드럽게 말하며, 더 많은 일시 중지 및 더 빈번한 일시 중지를 사용합니다. 불안 장애가 있는 사람들은 신체적 긴장으로 인해 더 빨리 말하고 호흡이 더 어려워지는 경향이 있습니다.
마이크로소프트의 클라우드 서비스 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)를 기반으로 한 미국 스타트업 카나리 스피치(Canary Speech)는 40초 분량의 대화 내용을 포착해 처리하고 스트레스, 감정 등을 추적해 건강 상태를 감지할 수 있다.
인간은 자신을 속이고 "괜찮아"라고 말할 수 있지만 알고리즘은 거짓말을 하지 않습니다. 대신에 그들은 사용자의 표정을 관찰하고 모달 입자, 일시 중지 등에 기반하여 객관적인 평가를 내립니다. AI는 당신이 말하는 것뿐만 아니라 당신이 말하는 방식에도 주의를 기울입니다.
미국 국립보건원(National Institutes of Health)의 비전은 더 광범위하며, 어느 정도 "세상을 돕는다"는 의미를 갖습니다.
연구진은 2026년까지 대규모 오픈소스 음성 데이터베이스를 구축하고 AI를 훈련시켜 질병을 진단하고, 궁극적으로 일반의가 환자를 전문가에게 의뢰하고 의료가 부족한 농촌 지역과 기타 지역에 서비스를 제공할 수 있도록 돕는 앱을 개발할 계획이다.
그들은 목소리에 많은 정보가 있다는 것을 알고 있습니다. 낮고 느린 목소리로 말하는 사람은 파킨슨병에 걸릴 수 있고, 불분명한 말은 뇌졸중의 징후이며, 우울증의 징후도 목소리에서 찾을 수 있습니다.
그러나 신경질환, 음성장애, 기분장애, 호흡기질환, 자폐증, 언어지체 등 소아질환 등 5대 질병을 포함해 언어 수집에 대한 우선순위는 여전히 남아 있다.
시계, 팔찌, 반지 등 웨어러블 기기부터 AI '청진'에 이르기까지 기술은 어느 정도 인간의 감각을 디지털화하고 점점 더 기능화되고 있으며 신체의 전반적인 상태에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.
명상은 잘 하고 있는지, 심혈관 상태는 어떤지, 생리주기는 어떤지, 운동계는 닫혀 있는지…
2015년 Apple Watch가 처음 출시된 지 벌써 10년이 지났습니다. 우리는 주변의 스마트 기기가 언제든지 조용하고 비침해적으로 우리 몸을 감지할 수 있도록 하는 데 점차 익숙해졌습니다.
음성은 보다 일상적인 시나리오이며 휴대폰을 사용하여 상호작용할 수 있습니다. 그러나 음성 데이터의 편견, 정확성, 개인 정보 보호 문제, 알고리즘의 블랙박스 특성으로 인해 많은 연구자들은 음성 감지의 부정적인 영향에 대해 걱정하게 됩니다.
아마도 언젠가는 Siri나 Xiao Ai와 같은 음성 비서가 우리에게 다음과 같이 상기시켜 줄 것입니다. 오늘 몇 번 기침을 했고, 기분이 몇 번 바닥에 떨어졌고, 호흡이 몇 번 가빠졌습니다. .. 이것은 기술의 발전인가, 아니면 '멋진 신세계'의 현실판인가?
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Ai Faner | 원본 링크 · 댓글 보기 · Sina Weibo