მიმდინარე წლის დასაწყისში Google-მა წარმოადგინა Health Acoustic Representations ან HeAR, ბიოაკუსტიკური საძირკველის მოდელი, რომელიც შექმნილია მკვლევარებისთვის ისეთი მოდელების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის ხმების მოსმენა და დაავადების ადრეული ნიშნების ამოცნობა.

სიახლე, რომელიც 300 მილიონ აუდიო მონაცემზე დაყრდნობით შეიქმნა, სწავლობს შაბლონების გარჩევას ჯანმრთელობასთან დაკავშირებულ ბგერებში, რაც სამედიცინო აუდიო ანალიზისთვის მძლავრ საფუძველს ქმნის.

HeAR წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინგადადგმულ ნაბიჯს აკუსტიკური ჯანმრთელობის კვლევაში. Google-ის მკვლევართა ჯგუფი იმედოვნებს, რომ სამომავლო სადიაგნოსტიკო ინსტრუმენტებს დახვეწენ და ტუბერკულოზის, გულ-მკერდის, ფილტვებისა და სხვა დაავადებებში ჯანმრთელობის შედეგებს გააუმჯობესებენ.

სიახლე საბოლოო სახით ჯერ, რა თქმა უნდა, არ არსებობს, თუმცა მეცნიერებთან ერთად სამედიცინო სფეროს წარმომადგენლებიც თანხმდებიან, რომ ჩანაფიქრი სრულიად უჩვეულოა და მას დიდი სამომავლო პერსპექტივა გააჩნია.