Google está creando una IA que puede oír cuando estamos enfermos

No es una novedad. El uso de la inteligencia artificial en el sector de la medicina no es nuevo. Y aun así, sorprende la intención de Google de utilizar señales sonoras para predecir los primeros signos de una enfermedad. ¿Cómo? El gigante de internet ha entrenado su modelo de IA base con 300 millones de piezas de audio que incluían toses, mucosidad y respiración dificultosa, para identificar, por ejemplo, a alguien que lucha contra la tuberculosis.

Y todo ello a través de la bioacústica, la combinación de biología y acústica, que nos ayuda a obtener información de los sonidos producidos por animales y humanos. El modelo de IA creado por Google utiliza señales de sonido para predecir los primeros signos de la enfermedad. La tecnología puede viajar en un teléfono inteligente y rastrear poblaciones de alto riesgo en geografías difíciles. Donde el costoso hardware de diagnóstico, como las máquinas de rayos X o la experiencia técnica, no está al alcance de la mano, la IA junto con el micrófono de un teléfono móvil podría venir al rescate.

Ese sistema de IA ya está ayudando a combatir la principal enfermedad infecciosa mortal del mundo. Casi 4.500 personas mueren diariamente y 30.000 enferman de tuberculosis, según la Organización Mundial de la Salud. Es tratable, pero millones de personas no son diagnosticadas. En la India, la enfermedad mata a casi un cuarto de millón de personas al año, y la detección temprana es clave para detener su propagación.

Google entrenó su modelo de IA base con 300 millones de fragmentos de audio de todo el mundo, incluidos toses, estornudos y respiros. Se recopilaron clips de audio de dos segundos de contenido sin derechos de autor y visibles públicamente, como videos de YouTube e incluso sonidos de tos grabados en un hospital de Zambia, donde los pacientes acudieron para hacerse pruebas de tuberculosis. Los sonidos corporales están llenos de información sobre nuestro bienestar y contienen pistas casi imperceptibles que pueden ayudar a detectar, diagnosticar y controlar las afecciones de salud.

Los datos que alimentan el modelo de IA HeAR (abreviatura de Health Acoustic Representations) de Google incluyeron 100 millones de sonidos de tos que ahora ayudan a detectar la tuberculosis. La herramienta de IA cargada en un teléfono inteligente se puede llevar fácilmente a las poblaciones más remotas para detectar la enfermedad. La IA detecta signos tempranos basándose en diferencias sutiles en los patrones de tos, lo que ayuda a clasificar a los pacientes y a alinearlos para una mayor investigación y tratamiento. El objetivo es potenciar las herramientas para ayudar incluso a las personas con una formación limitada a detectar enfermedades respiratorias.

El colaborador indio del gigante tecnológico, Salcit Technologies, con sede en Hyderabad, es una startup de inteligencia artificial para el cuidado de la salud respiratoria. Salcit está utilizando el modelo de inteligencia artificial para mejorar la precisión del diagnóstico de tuberculosis y las evaluaciones de la salud pulmonar al combinarlo con su propia inteligencia artificial de aprendizaje automático llamada Swaasa, que es la palabra para aliento en el antiguo idioma indio del sánscrito.

La tecnología Swaasa se está utilizando para examinar a pacientes incluso en áreas remotas y cuenta con la aprobación del regulador de dispositivos médicos de la India, una novedad para una herramienta de software que se implementa como dispositivo médico. En su aplicación móvil, Swaasa permite a los usuarios cargar una muestra de tos de 10 segundos y realizar pruebas de enfermedades con una precisión del 94%.

El sonido de la tos es el equivalente a dar una muestra de sangre, solo que esta muestra se procesa en la nube en lugar de en un laboratorio. La prueba de detección se vende a 200 rupias (poco más de 2 euros), en comparación con una prueba de espirometría que podría costar casi 15 veces más.

Pero existen desafíos. Es necesario garantizar que las muestras de audio no vengan con una gran cantidad de ruido de fondo. Los usuarios rurales, que no están familiarizados con la tecnología, pueden no ser capaces de grabar toses en la aplicación.

Pero esta no es la única iniciativa de bioacústica, Google está investigando un modelo basado en ultrasonido para la detección temprana del cáncer de mama y la empresa Ubenwa, con sede en Montreal, ha creado un modelo de base para el llanto infantil e interpreta las necesidades y la salud de los bebés analizando los biomarcadores en sus sonidos de llanto.