123RF
Zapalenie płuc można wykryć, analizując kaszel
Redaktor: Monika Stelmach
Data: 13.12.2022
Źródło: Paweł Wernicki/PAP, Medical Xpress: „Machine learning diagnoses pneumonia by listening to coughs”
| Tagi: | zapalenie płuc, kaszel |
Nowy algorytm uczenia maszynowego, analizujący odgłosy kaszlu, może wykrywać wczesne objawy chorób układu oddechowego zarówno w szpitalach, jak i w warunkach domowych – poinformowano na zjeździe Acoustical Society of America w Nashville.
Zapalenie płuc to jedna z głównych przyczyn zgonu na świecie – w USA dotyka ponad milion osób rocznie. Nieproporcjonalnie często chorują dzieci, osoby starsze i pacjenci szpitali. Wczesne wykrywanie i leczenie zapalenia płuc daje największą szansę na wyzdrowienie. W diagnostyce stosowane są między innymi badania krwi oraz badania obrazowe klatki piersiowej, pozwalające wykryć charakterystyczne zmiany w rodzaju zacienień. Aby zlecić takie badania, lekarz musi jednak podejrzewać zapalenie płuc.
Zanim pojawiły się nowocześniejsze metody, lekarze polegali na osłuchiwaniu i opukiwaniu płuc pacjenta. Płyn w opłucnej, zwężone oskrzela czy zajęcie miąższu płucnego dają charakterystyczne efekty akustyczne. Jak się okazuje, ocena odgłosów wydawanych przez układ oddechowy może być pomocna w diagnostyce także obecnie.
Dr Jin Yong Jeon z Hanyang University (Korea Południowa) i jego współpracownicy opracowali technikę diagnozowania zapalenia płuc opartą na analizie dźwięków związanych z kaszlem. Algorytm uczenia maszynowego identyfikuje podejrzane odgłosy i określa, czy pacjent cierpi na zapalenie płuc.
Ponieważ każde pomieszczenie i każde urządzenie rejestrujące są inne, autorzy badali jednocześnie odpowiedzi impulsowe pomieszczenia – mierzyli reakcję akustyki danej przestrzeni na różne częstotliwości dźwięku. Łącząc te dane z zarejestrowanymi odgłosami kaszlu, algorytm może działać w każdym środowisku.
— Automatyczne diagnozowanie stanu zdrowia na podstawie informacji o odgłosach kaszlu, które pojawiają się w sposób ciągły podczas codziennego życia, ułatwi leczenie bez kontaktu osobistego. Możliwe będzie również obniżenie ogólnych kosztów leczenia — zaznaczył dr Jeon.
Jedna z firm planuje zastosowanie tego algorytmu do zdalnego monitorowania pacjentów. Zespół chce również opracować aplikację na potrzeby opieki domowej.
— Nasz zespół badawczy zamierza zautomatyzować krok po kroku proces, który jest obecnie wykonywany ręcznie, aby poprawić wygodę i przydatność — zapowiedział dr Jeon.
Zanim pojawiły się nowocześniejsze metody, lekarze polegali na osłuchiwaniu i opukiwaniu płuc pacjenta. Płyn w opłucnej, zwężone oskrzela czy zajęcie miąższu płucnego dają charakterystyczne efekty akustyczne. Jak się okazuje, ocena odgłosów wydawanych przez układ oddechowy może być pomocna w diagnostyce także obecnie.
Dr Jin Yong Jeon z Hanyang University (Korea Południowa) i jego współpracownicy opracowali technikę diagnozowania zapalenia płuc opartą na analizie dźwięków związanych z kaszlem. Algorytm uczenia maszynowego identyfikuje podejrzane odgłosy i określa, czy pacjent cierpi na zapalenie płuc.
Ponieważ każde pomieszczenie i każde urządzenie rejestrujące są inne, autorzy badali jednocześnie odpowiedzi impulsowe pomieszczenia – mierzyli reakcję akustyki danej przestrzeni na różne częstotliwości dźwięku. Łącząc te dane z zarejestrowanymi odgłosami kaszlu, algorytm może działać w każdym środowisku.
— Automatyczne diagnozowanie stanu zdrowia na podstawie informacji o odgłosach kaszlu, które pojawiają się w sposób ciągły podczas codziennego życia, ułatwi leczenie bez kontaktu osobistego. Możliwe będzie również obniżenie ogólnych kosztów leczenia — zaznaczył dr Jeon.
Jedna z firm planuje zastosowanie tego algorytmu do zdalnego monitorowania pacjentów. Zespół chce również opracować aplikację na potrzeby opieki domowej.
— Nasz zespół badawczy zamierza zautomatyzować krok po kroku proces, który jest obecnie wykonywany ręcznie, aby poprawić wygodę i przydatność — zapowiedział dr Jeon.
Patronat naukowy portalu: