据彭博社报道，谷歌已使用3亿个音频样本训练其AI基础模型，这些样本包括咳嗽、流鼻涕和呼吸困难等声音，以检测结核病等疾病的指标。现在，谷歌已与总部位于印度的呼吸医疗AI初创公司SalcitTechnologies合作，将这项技术集成到智能手机中。这可能会改变医疗保健有限地区的高风险社区的游戏规则。

这并不是谷歌首次尝试将人类感官数字化。该公司的风险投资部门此前曾投资过使用人工智能通过气味检测疾病的初创公司。此次进军生物声学(一个将生物学与声学相结合的领域)凸显了人工智能正越来越多地被用于从人类和动物发出的声音中获得有价值的见解。

生成式人工智能是推动超过2亿用户快速采用ChatGPT的技术，现在它通过增强生物声学领域，为医疗保健领域提供了新的功能。

谷歌的人工智能模型HeAR(健康声学表征)利用声音信号预测疾病的早期症状，为医疗诊断提供了一种新工具。该技术可以轻松部署在智能手机上，使其能够在缺乏昂贵诊断设备(如X光机)的地区跟踪和筛查高危人群。

这种方法的实用性在于它仅使用手机内置的麦克风和人工智能软件就可以在偏远地区提供医疗保健解决方案。

结核病是世界头号传染病杀手，据世界卫生组织统计，每天约有4,500人死亡，约有30,000人感染。虽然结核病可以治愈，但仍有数百万病例未得到诊断。仅在印度，结核病每年就导致近25万人死亡，这凸显了早期发现的重要性。

谷歌的人工智能训练使用了来自世界各地的3亿个音频片段组成的庞大数据集，其中包括咳嗽和呼吸声。这些声音来自非版权的公开材料，例如YouTube视频和赞比亚医院结核病筛查录音。

该人工智能工具集成在智能手机中，可以带到最偏远的地方筛查疾病。通过分析咳嗽模式的细微差别，人工智能系统可以识别结核病的早期迹象，促进早期干预和治疗。

谷歌与SalcitTechnologies的合作旨在提高结核病诊断和肺部健康评估的准确性。Salcit将谷歌的人工智能模型与其自己的机器学习技术Swaasa结合起来，Swaasa是一种以梵语中的“呼吸”一词命名的人工智能系统。此次合作预计将显著改善呼吸健康监测和疾病管理，特别是在缺乏医疗专业人员和诊断工具的地区。

利用人工智能通过声音检测疾病代表着一项重大技术突破，有望彻底改变医疗保健服务。随着HeAR等人工智能模型变得越来越复杂，它们的应用范围可以扩展到结核病检测之外，根据声音分析识别其他呼吸系统疾病，甚至心血管疾病。

在医疗保健可及性仍然是数百万人面临的挑战的当今世界，开发此类工具尤为重要。通过利用现有的智能手机基础设施，这些人工智能驱动的解决方案可以迅速扩展并部署在城市和农村环境中，使医疗保健更具包容性和可及性。

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