【AI測健康】AI模型測疾病時代將來臨 Google開發人類聲音測疾病工具 YouTube收集3億聲音 訓練AI模型

智能手機及裝置可以做到的健康監控功能愈來愈多，由跑步心跳、血糖甚至血壓都可以監察得到。而隨著生成式人工智能（GenAI）的發展，可以數據訓練測試疾病AI大型模型，AI測疾病時代終於來臨。美國谷歌公司（Google, 美：GOOG）研究人員，近期建立了的大型AI聲音模型，利用收集到的人類咳嗽及呼吸聲音，可以測試出肺結核、慢性肺阻塞及早期肺癌等疾病。

谷歌科學家團隊表示，他們開發的AI模型名為「健康聲學表徵」Health Acoustic Representations (HeAR)，可透過評估咳嗽及呼吸噪音，來檢測個人健康狀況。團隊特別使用YouTube上大約3億個咳嗽及呼吸聲音，來訓練人工智慧 (AI) 系統，利用生物聲學基礎模型的協助，可幫助研究人員建立可以聆聽人類聲音並標記疾病早期跡象的模型。

在HeAR模型中，人工智能通過音頻記錄進行訓練的，例如咳嗽的錄音，與發出聲音的人的健康信息配對。錄音片段可能會被標記為錄音時這個人患有支氣管炎。這些人工智能工具通過一個稱為監督學習（Supervised Learning）的訓練過程，將聲音的特徵與數據標簽關聯起來。

然後，谷歌的研究人員再使用自我監督學習（Self-supervised Learning），使用的是未標記的數據，通過一個自動化過程，從公開可用的YouTube影片中提取了超過3億個咳嗽、呼吸、清喉嚨和其他人類聲音的短聲音片段。每個片段被轉換成聲音的視覺形象——頻譜圖。然後研究團隊用頻譜圖的片段，幫助模型學習預測缺失的部分。這類似於聊天機器人ChatGPT的大型語言模型在經過無數人類文本示例的訓練後，學會預測句子中的下一個單詞。使用這種方法，研究團隊創建了一個基礎模型，這個模型可以適應許多不同任務。

紐約谷歌產品經理 Sujay Kakarmath稱：「從咳嗽到說話甚至呼吸，我們身體發出的聲音充滿了有關我們健康的訊息。這些生物聲學聲音中隱藏的微妙線索，有可能徹底改變我們篩檢、診斷、監測和管理結核病 (TB) 或慢性阻塞性肺病 (COPD) 等各種健康狀況的方式。」

早在新冠病毒Covid-19大流行期間，醫療及科研人員已經留意到，人類咳嗽及呼吸音頻片段，有一天可能會被醫生用來診斷包括 COVID-19和結核病在內的疾病，並評估一個人的肺部功能狀況。而隨著生成式人工智能及大型訓練模型的衍生，有關方案的可行性愈來愈高。

不過，谷歌研究人員稱，有關方法的商業應用，目前為時尚早。目前，計劃是讓有興趣的醫療機構及研究人員應用HeAR模型，以便他們可以在自己的研究中使用它，得到更廣泛的臨床數據之後，才有機會投入商業應用。