Google 推出了生物声学医疗保健模型「HeAR」，AI 可通过分析声音频号来检测疾病，且模型可安装在手机上，协助位于偏远地理位置的病患也能被诊断。

生物声学结合了生物学和声学，能从动物和人类所发出的声音中得到洞察，声音能协助筛检、诊断和管理健康状况。

Google 的 AI 模型已在协助应对结核病，Google 使用 3 亿多个音频来训练模型，其中包括咳嗽、打喷嚏和呼吸等声音。这些两秒钟的音频片段是从无版权且可公开观看的内容中收集而来，例如 YouTube 视频以及在医院录制的咳嗽声等。

AI 会分析咳嗽的声学特征，捕捉咳嗽声音中的细微差异，来识别出与特定疾病有相关的模式。此技术最大的亮点就是早期诊断的潜力，以防止疾病进展到更严重的阶段。

与 Google 合作的印度 AI 新创公司「Salcit」 则是利用 HeAR AI 模型，加以结合自家的机器学习 AI「Swaasa」，来提高结核病诊断和肺部健康评估的准确性。

不过，用 AI 来协助分析声音仍存有挑战，包括诊断工具是需获得认可、音频样本如何不带有大量背景噪音、不熟悉技术该怎么操作工具等。

在医疗检测方面，Google 也正在台湾长庚纪念医院研究早期乳癌检测模型，该模型是基于超音波，由 AI 来协助病变检测。Google 目标让此技术于全球推出，为无法负担 X 光检测的病人做检测。

：Jocelyn

：Sisley

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