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De ShutEye a<\/span> SleepScore, varias aplicaciones para tel\u00e9fonos inteligentes est\u00e1n disponibles si est\u00e1 tratando de comprender mejor c\u00f3mo los ronquidos afectan su descanso, lo que le permite dejar el micr\u00f3fono encendido durante la noche para registrar sus gru\u00f1idos nasales estridentes y las reverberaciones de la garganta. Pero si bien las aplicaciones para tel\u00e9fonos inteligentes son \u00fatiles para rastrear la presencia de ronquidos, su precisi\u00f3n sigue siendo un problema cuando se aplica a habitaciones del mundo real con ruidos extra\u00f1os y m\u00faltiples personas audibles.<\/p>\n La investigaci\u00f3n preliminar de la Universidad de Southampton analiza si sus ronquidos tienen un sonido caracter\u00edstico que podr\u00eda usarse para la identificaci\u00f3n. \u00ab\u00bfC\u00f3mo se rastrean los ronquidos o la tos con precisi\u00f3n?\u00bb pregunta Jagmohan Chauhan, profesor asistente de la universidad que trabaj\u00f3 en la investigaci\u00f3n. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, espec\u00edficamente las redes neuronales profundas, podr\u00edan brindar asistencia para verificar qui\u00e9n est\u00e1 realizando esa sinfon\u00eda f\u00f3nica de ronquidos.<\/p>\n Si bien la investigaci\u00f3n es bastante incipiente, se basa en estudios revisados \u200b\u200bpor pares que utilizaron el aprendizaje autom\u00e1tico para verificar los creadores de otro sonido rico en datos, que a menudo se escucha atravesando el silencio sangu\u00edneo de la noche: la tos.<\/p>\n Investigadores de Google y la Universidad de Washington mezclaron audio de voz humana y tos en un conjunto de datos y luego utilizaron un enfoque de aprendizaje multitarea para verificar qui\u00e9n produjo una tos particular en una grabaci\u00f3n. En su estudio, la IA se desempe\u00f1\u00f3 un 10 por ciento mejor que un evaluador humano para determinar qui\u00e9n tosi\u00f3 de un peque\u00f1o grupo de personas. <\/p>\n Matt Whitehill, un estudiante de posgrado que trabaj\u00f3 en el documento de identificaci\u00f3n de la tos, cuestiona parte de la metodolog\u00eda subyacente a la investigaci\u00f3n de los ronquidos y cree que las pruebas m\u00e1s rigurosas reducir\u00edan su eficacia. Aun as\u00ed, considera v\u00e1lido el concepto m\u00e1s amplio de identificaci\u00f3n audible. \u201cDemostramos que pod\u00edas hacerlo con tos. Parece muy probable que puedas hacer lo mismo con los ronquidos\u201d, dice Whitehill.<\/p>\n Este segmento de IA basado en audio no est\u00e1 tan ampliamente cubierto (y definitivamente no en t\u00e9rminos tan grandilocuentes) como los procesadores de lenguaje natural como ChatGPT de OpenAI. Pero independientemente, algunas empresas est\u00e1n encontrando formas en que la IA podr\u00eda usarse para analizar grabaciones de audio y mejorar su salud.<\/p>\n Resmonics, una empresa suiza centrada en la detecci\u00f3n de s\u00edntomas de enfermedades pulmonares impulsada por IA, lanz\u00f3 un software m\u00e9dico con certificaci\u00f3n CE y disponible para los suizos a trav\u00e9s de la aplicaci\u00f3n myCough. Aunque el software no est\u00e1 dise\u00f1ado para diagnosticar enfermedades, la aplicaci\u00f3n puede ayudar a los usuarios a rastrear cu\u00e1ntas toses experimentan durante la noche y qu\u00e9 tipo de tos es m\u00e1s frecuente. Esto proporciona a los usuarios una comprensi\u00f3n m\u00e1s completa de sus patrones de tos mientras deciden si es necesaria una consulta m\u00e9dica.<\/p>\n David Cleres, cofundador y director de tecnolog\u00eda de Resmonics, ve el potencial de las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo para identificar la tos o los ronquidos de una persona en particular, pero cree que a\u00fan se necesitan grandes avances para este segmento de la investigaci\u00f3n de IA. \u201cAprendimos por las malas en Resmonics que la solidez a la variaci\u00f3n en los dispositivos de grabaci\u00f3n y las ubicaciones es tan dif\u00edcil de lograr como la solidez a las variaciones de las diferentes poblaciones de usuarios\u201d, escribe Cleres por correo electr\u00f3nico. No solo es dif\u00edcil encontrar un conjunto de datos con una variedad de grabaciones naturales de tos y ronquidos, sino que tambi\u00e9n es dif\u00edcil predecir la calidad del micr\u00f3fono de un iPhone de cinco a\u00f1os y d\u00f3nde alguien elegir\u00e1 dejarlo por la noche.<\/p>\n Por lo tanto, los sonidos que hace en la cama por la noche pueden ser rastreados por IA y diferentes de los sonidos nocturnos producidos por otras personas en su hogar. \u00bfLos ronquidos tambi\u00e9n se pueden usar como una biom\u00e9trica que est\u00e1 vinculada a usted, como una huella digital? Se requiere m\u00e1s investigaci\u00f3n antes de saltar a conclusiones prematuras. \u201cSi lo mira desde la perspectiva de la salud, podr\u00eda funcionar\u201d, dice Chauhan. \u201cDesde una perspectiva biom\u00e9trica, no podemos estar seguros\u201d. Jagmohan tambi\u00e9n est\u00e1 interesado en explorar c\u00f3mo el procesamiento de se\u00f1ales, sin la ayuda de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, podr\u00eda usarse para ayudar a detectar roncadores.<\/p>\n Cuando se trata de IA en entornos de atenci\u00f3n de la salud, los investigadores entusiastas y los empresarios intr\u00e9pidos contin\u00faan enfrent\u00e1ndose al mismo problema: la escasez de datos de calidad f\u00e1cilmente disponibles. La falta de datos diversos para entrenar la IA puede ser un peligro tangible para los pacientes. Por ejemplo, un algoritmo utilizado en los hospitales estadounidenses quit\u00f3 prioridad a la atenci\u00f3n de los pacientes negros. Sin conjuntos de datos s\u00f3lidos y una construcci\u00f3n cuidadosa del modelo, la IA a menudo se desempe\u00f1a de manera diferente en circunstancias del mundo real que en entornos de pr\u00e1ctica desinfectados.<\/p>\n \u201cTodo el mundo est\u00e1 realmente cambiando a las redes neuronales profundas\u201d, dice Whitehill. Este enfoque intensivo en datos aumenta a\u00fan m\u00e1s la necesidad de montones de grabaciones de audio para producir investigaciones de calidad sobre la tos y los ronquidos. Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que rastrea cuando est\u00e1s roncando o tosiendo un pulm\u00f3n no es tan memorable como un chatbot que elabora sonetos existenciales sobre Crunchwrap Supreme de Taco Bell. Todav\u00eda vale la pena seguir con vigor. Si bien la IA generativa sigue siendo una prioridad para muchos en Silicon Valley, ser\u00eda un error presionar el bot\u00f3n de repetici\u00f3n de alarma en otras aplicaciones de IA e ignorar sus vibrantes posibilidades.<\/p>\n<\/div>\n