Googles KI-Modell HeAR, in Partnerschaft mit Salcit Technologies, erkennt frühe Tuberkulose-Zeichen mit 94% Genauigkeit mit Audio-Samples. Google's AI model HeAR, in partnership with Salcit Technologies, detects early tuberculosis signs with 94% accuracy using audio samples.

Googles KI-Modell, Health Acoustic Representations (HeAR), identifiziert Atemwegserkrankungen Geräusche, wie Husten, Schnupfen, und Atemarbeiten, durch 300 Millionen Audio-Beispiel-Training. Google's AI model, Health Acoustic Representations (HeAR), identifies respiratory illness sounds, such as coughs, sniffles, and labored breathing, through 300 million audio sample training. In Zusammenarbeit mit dem indischen Gesundheitstech-Unternehmen Salcit Technologies werden die Daten von HeAR in der App von Salcit, Swaasa, verwendet, um frühe Anzeichen von Tuberkulose mit 94% Genauigkeit zu erkennen. Partnering with Indian health tech company Salcit Technologies, HeAR's data is used in Salcit's app, Swaasa, to detect early signs of tuberculosis with 94% accuracy. Diese kostengünstige, nicht-invasive Technologie könnte den Zugang zur Gesundheitsversorgung in Regionen mit begrenzten Ressourcen revolutionieren. This low-cost, non-invasive technology could revolutionize healthcare access in regions with limited resources.

August 30, 2024

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