近年、人工知能（AI）の医療分野への応用が広がり、生体音響信号を利用して健康状態を検出・管理する取り組みが進んでいます。咳、話し声、さらには呼吸音までもが、健康に関する豊富な情報を含んでいます。Googleの研究チームはこの点に注目し、音声を健康信号として新たな方法で活用することに取り組んでいます。その成果として、「Health Acoustic Representations」（健康音響表現、略称HeAR）というAIモデルを開発し、研究者が結核（TB）や慢性閉塞性肺疾患（COPD）などの病気の早期兆候を検出するためのモデルを構築する手助けをしています。
HeARモデルの登場は、生体音響分析における重要な進展を意味します。このモデルは、3億件の音声データ、特に1億件の咳の音声を用いて深層学習され、健康に関連する音声パターンを効果的に識別できるように設計されています。他のモデルと比較して、HeARは広範なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、マイク間の一般化能力も高く、健康関連音響データの有効性を捉える能力においてリードしています。
さらに、Google研究チームは、HeARを使用して訓練されたモデルが、少ないデータであっても高いパフォーマンスを発揮することを確認しており、これはデータが乏しい医療研究分野において特に重要です。現在、HeARは研究者に公開されており、限られたデータやリソースでも迅速にカスタマイズされた生体音響モデルを開発する手助けをしています。この取り組みにより、特定の病気や人口集団を対象とした研究が促進され、従来の医療研究におけるデータやコストの障壁を打破することが期待されています。
その中でも、インドの呼吸器健康企業であるSalcit Technologiesは、HeARの初期の恩恵を受けた企業の一つです。同社は「Swaasa®」という製品を開発しており、AIを利用して咳の音声を分析し、肺の健康状態を評価しています。HeARを活用することで、Swaasa®は結核の早期検出における能力をさらに拡大することができるようになりました。結核は治療可能な病気ですが、毎年何百万件もの症例が、適切な医療サービスへのアクセスが不便なために診断されないままです。HeARを利用することで、Swaasa®はインド全土でより広範囲に結核のスクリーニングを推進し、この病気の検出をよりアクセスしやすく、経済的にすることを目指しています。
Googleの研究部門でHeARのプロダクトマネージャーを務めるSujay Kakarmathは、「診断されなかった結核の症例一つ一つが悲劇です。診断が遅れれば、それは心痛に繋がります。音響バイオマーカーはこの物語を変える可能性を持っています。HeARがこの変革の旅で果たす役割に深く感謝しています」と述べています。
この革新は、結核撲滅を目指す国際組織「ストップ結核パートナーシップ」などの支持を受けています。この組織は国連主催で、結核専門家や影響を受けたコミュニティを結集し、2030年までに結核を根絶することを目標としています。同組織のデジタルヘルススペシャリストであるZhi Zhen Qin氏は、「HeARのようなソリューションは、AI駆動の音響分析を用いて、結核のスクリーニングや検出における新たな地平を切り開き、最も必要とされる人々に対して低コストでアクセス可能なツールを提供する可能性があります」と述べています。
HeARの登場は、音響健康研究における重要な進展を意味します。Googleの研究チームは、今後の診断ツールやモニタリングソリューションの開発をさらに促進し、特に結核や胸肺疾患などの分野での研究を進めることにより、世界中のコミュニティの健康状態の改善に貢献したいと考えています。HeARに関心のある研究者は、詳細を確認し、HeAR APIへのアクセスを申請することができます。
オリジナル記事、著者：AIの番人，転載の際には、出典を明記してください：https://nipponai.jp/article/google-ai-health/
