Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha fatto enormi passi avanti in vari settori, compresa la medicina. Google, in collaborazione con una startup indiana, ha sviluppato un modello AI che utilizza suoni umani per rilevare i primi segnali di malattie. Questa tecnologia, nota come bioacustica, combina biologia e acustica per analizzare suoni come tosse, starnuti e respiro, aiutando nella diagnosi di malattie respiratorie come la tubercolosi (TB).
In India, la tubercolosi uccide circa 250.000 persone ogni anno, rendendo la diagnosi precoce fondamentale per contenere la malattia. L’AI di Google, denominata HeAR (Health Acoustic Representations), ha analizzato oltre 300 milioni di campioni audio provenienti da tutto il mondo, tra cui 100 milioni di suoni di tosse, per rilevare variazioni sottili che potrebbero indicare infezioni polmonari.
Questa tecnologia potrebbe rivoluzionare il modo in cui le malattie vengono diagnosticate nelle aree remote, dove l’accesso a strumenti diagnostici costosi è limitato. Collaborando con Salcit Technologies, una startup indiana specializzata in salute respiratoria, Google sta utilizzando l’AI per migliorare l’accuratezza della diagnosi della TB. Il sistema, facilmente installabile su uno smartphone, consente di raccogliere campioni di tosse e analizzarli per individuare potenziali malattie.
Nonostante alcune sfide, come la difficoltà nel ridurre il rumore di fondo nei campioni audio, questa tecnologia ha il potenziale per democratizzare l’accesso a strumenti diagnostici vitali, soprattutto nelle regioni più svantaggiate del mondo.
