Машинное обучение диагностирует пневмонию, прислушиваясь к кашлю

Пневмония является одной из ведущих причин смерти в мире. Болезнь непропорционально сильно поражает детей, пожилых людей и госпитализированных пациентов. Чтобы дать им наибольший шанс на выздоровление, крайне важно выявить и вылечить его на ранней стадии. Существующие методы диагностики состоят из ряда анализов крови и сканирования грудной клетки, и врач должен заподозрить пневмонию, прежде чем назначать их.

Jin Yong Jeon из Университета Ханьян в декабре на 183-й встрече Американского акустического общества представил методику диагностики пневмонии с помощью пассивного прослушивания на своем симпозиуме «Алгоритм диагностики пневмонии, основанный на импульсных реакциях помещения с использованием звуков кашля».

Jin Yong Jeon и его коллеги-исследователи разработали алгоритм машинного обучения для идентификации звуков кашля и определения того, страдал ли испытуемый пневмонией. Поскольку каждая комната и записывающее устройство разные, они дополнили свои записи импульсными откликами помещения, которые измеряют, как акустика помещения реагирует на различные звуковые частоты. Комбинируя эти данные с записанными звуками кашля, алгоритм может работать в любой среде.


Алгоритм машинного обучения идентифицирует звуки кашля и определяет, страдает ли субъект пневмонией. Источник изображения: Jin Yong Jeon, medicalxpress.com

«Автоматическая диагностика состояния здоровья с помощью информации о звуках кашля, которые постоянно возникают в повседневной жизни, облегчит лечение без личного присутствия», - отмечает Jin Yong Jeon. «Это также позволит снизить общие медицинские расходы».

В настоящее время одна компания планирует применить этот алгоритм для удаленного мониторинга пациентов. Команда также планирует внедрить его в качестве приложения для ухода на дому, и они планируют сделать этот процесс более простым и удобным для пользователя.

«Наша исследовательская группа планирует автоматизировать каждый пошаговый процесс, который в настоящее время выполняется вручную, чтобы повысить удобство и применимость», - уточняет Jin Yong Jeon.

Источник: acousticalsociety.org/asa-meetings/