Poate AI identifica tuberculoza din înregistrări audio de tuse cu o precizie mai bună decât clinicienii umani ?

Tuberculoza rămâne un principal ucigaș infecțios la nivel mondial, diagnosticul precoce fiind crucial pentru succesul tratamentului. Sunetele tusei conțin semnături acustice unice pentru afecțiunile respiratorii. Modelele de inteligență artificială sunt dezvoltate pentru a analiza înregistrările de tuse în vederea identificării unor biomarkeri specifici ai infecției cu tuberculoză. Aceste sisteme ar putea permite screening-ul la distanță și cu costuri reduse în medii cu resurse limitate. Astfel de instrumente trebuie validate riguros pe diverse populații pentru a asigura fiabilitatea.

Studiile recente indică faptul că inteligența artificială poate identifica tuberculoza din înregistrările audio ale tusei cu o acuratețe comparabilă sau chiar superioară celei a clinicienilor instruiți, în special în medii cu resurse limitate. De exemplu, cercetările care utilizează rețele neuronale convoluționale și învățarea prin transfer pe seturi de date de tuse colectate de la public au raportat sensibilități și specificități de aproximativ 90–95% în detectarea biomarkerilor acustici specifici TB. Totuși, aceste sisteme se bazează adesea pe înregistrări de calitate înaltă și pot întâmpina dificultăți în prezența factorilor de confuzie precum zgomotul de fond sau afecțiunile respiratorii asociate. Implementarea în medii clinice reale rămâne limitată, iar validarea de reglementare este încă în curs.

— Îmbogățit la 12 mai 2026 · Sursă: Organizația Mondială a Sănătății — https://www.who.int/publications/i/item/9789240079242