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Health Acoustic Representations (HeAR) 是由谷歌研究团队开发的生物声学基础模型,旨在通过分析人体发出的声音,如咳嗽声,来识别疾病的早期迹象。该模型经过了3亿条音频数据的训练,特别针对咳嗽声音使用了约1亿条数据。HeAR 能够识别与健康相关的声音模式,为医疗音频分析提供了强大的基础。HeAR 模型在多种任务中的表现优于其他模型,并在不同麦克风上具有更好的泛化能力。此外,使用 HeAR 训练的模型在训练数据较少的情况下也能达到高性能,这对于数据稀缺的医疗研究领域至关重要。HeAR 目前已向研究人员开放,以加速开发定制的生物声学模型,减少数据、设置和计算的需求。

需求人群:

"HeAR 模型适用于医疗研究人员和开发人员,特别是那些专注于呼吸健康和疾病早期检测的专业人士。它能够帮助他们利用智能手机的麦克风,通过分析咳嗽声音来识别疾病的早期迹象,从而提高诊断的准确性和便捷性。"

使用场景示例:

Salcit Technologies 使用 HeAR 模型来增强其 Swaasa® 产品,通过分析咳嗽声音来评估肺健康,并研究如何提高结核病的早期检测能力。

HeAR 模型可以用于改善全球范围内的结核病诊断,尤其是在医疗资源有限的地区。

The StopTB Partnership 支持使用 HeAR 模型,以实现到2030年结束结核病的目标。

产品特色:

识别咳嗽声音中的疾病模式

在多种任务中表现优于其他模型

在不同麦克风上具有更好的泛化能力

使用较少训练数据达到高性能

加速开发定制的生物声学模型

减少数据、设置和计算的需求

支持对特定疾病和人群的研究

使用教程:

1. 研究人员可以请求访问 HeAR API,开始探索模型的功能。

2. 使用 HeAR 模型分析咳嗽声音或其他生物声学数据。

3. 根据模型的分析结果,识别出可能的疾病迹象。

4. 进一步研究和验证模型的准确性和可靠性。

5. 将 HeAR 模型集成到现有的医疗健康应用中,以提高疾病检测的效率。

6. 根据研究结果,优化和调整模型,以适应不同的疾病检测需求。

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