¿Cómo saber si tengo tuberculosis? Google tiene esta solución con inteligencia artificial
Google estaría explorando la posibilidad de incursionar en el diagnóstico de tuberculosis y otras afecciones respiratorias mediante el uso de grabaciones de audio que incluyen toses, mocos y respiración dificultosa.
Según la información, la compañía ha recopilado 300 millones de fragmentos de audio que serían utilizados para entrenar un modelo de inteligencia artificial desarrollado por la empresa india Salcit Technologies.
De acuerdo con Bloomberg, Google se habría asociado con dicha compañía para avanzar en este proyecto. La tecnología resultante se implementaría en teléfonos móviles, con el objetivo de brindar ayuda en el diagnóstico a poblaciones de alto riesgo ubicadas en regiones con acceso limitado a la atención sanitaria.
Cómo una IA podría ser capaz de identificar afecciones respiratorias
Según el medio citado, Google habría recolectado 300 millones de grabaciones de toses, personas sonándose la nariz y respiración dificultosa provenientes de contenido sin derechos de autor y visible públicamente, como videos de YouTube.
Además, se habrían incluido sonidos de tos grabados en un hospital de Zambia (país de África), donde los pacientes acudieron para realizarse pruebas de detección de tuberculosis.
Estos sonidos corporales están llenos de información relevante sobre el bienestar de las personas y contienen pistas casi imperceptibles que pueden ser fundamentales para detectar, diagnosticar y controlar diversas afecciones de salud.
Con estas grabaciones, Salcit Technologies estaría desarrollando un modelo de inteligencia artificial destinado a facilitar el diagnóstico de enfermedades respiratorias.
El modelo de inteligencia artificial desarrollado por Salcit Technologies podría integrarse en una aplicación o función del sistema Android, permitiendo a los usuarios identificar posibles señales de riesgo de enfermedades respiratorias.
Sin embargo, es crucial subrayar que únicamente un profesional de salud está capacitado para diagnosticar una enfermedad respiratoria. La aplicación o función en el teléfono serviría como una guía preliminar para el usuario, pero no tendría carácter determinante en el diagnóstico final.
Dicha tecnología aún no se encontraría lista para su comercialización, aún así estos sistemas de IA generativos basados en sonido podrían democratizar la detección temprana de enfermedades.
Google lanza tres nuevos modelos de IA
Google ha lanzado las versiones de prueba de sus nuevos modelos de inteligencia artificial: Gemini 1.5 Flash-8B, Gemini 1.5 Pro y Gemini 1.5 Flash. Los usuarios pueden experimentarlos de forma gratuita a través de Google AI Studio con una cuenta personal de Google.
- Gemini 1.5 Flash-8B
Este modelo experimental está pensado para todo, desde casos de uso multimodales de gran volumen hasta tareas de resumen de contexto extensas, explica en X (antes Twitter) Logan Kilpatrick, líder de producto de Google AI Studio.
- Gemini 1.5 Pro y Gemini 1.5 Flash
Estos modelos incluyen mejoras generales, con una avance significativo del rendimiento en muchos puntos de referencia internos con 1.5 Flash y mejoras importantes en los mensajes complejos y la codificación para 1.5 Pro, indicó Kilpatrick.
Cómo probar los nuevos modelos de IA de Google
El paso a paso para acceder a las versiones de prueba de los nuevos modelos de inteligencia artificial de Google en Google AI Studio es el siguiente:
- Dirigirse a https://ai.google.dev/aistudio?hl=es-419
- Pulsar Acceder a Google AI Studio.
- Ingresar con una cuenta personal de Gmail.
- Realizar la verificación en dos pasos.
- En el menú ubicado en la parte de derecha de la pantalla, seleccionar ‘model’.
- Determinar el modelo de IA que se quiere probar: Gemini 1.5 Flash-8B, Gemini 1.5 Pro y Gemini 1.5 Flash.
- Empezar a crear una API en el estudio de Google.
Una API funciona como un puente que permite la comunicación entre dos programas. En el caso de Gemini, los usuarios pueden utilizar la API para solicitar al modelo de inteligencia artificial que realice tareas específicas, como generar texto o analizar datos.
