Laeneco թիմը մշակել է խելացի ստետոսկոպ, որը հայտնաբերում է թոքերի հիվանդությունները ավելի մեծ ճշգրտությամբ, քան բժիշկները: Հաջորդը `սարքի բաղադրիչների և դրա հնարավորությունների մասին:
Լուսանկարը ©
Թոքերի հիվանդությունների բուժման հետ կապված դժվարություններ
Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպության տվյալներով՝ շնչառական հիվանդությունները կազմում են շրջանի 10%-ը . Եվ սա ամենատարածված պատճառներից մեկն է, թե ինչու են մարդիկ հաճախում կլինիկաներ (սիրտ-անոթային հիվանդություններից հետո):
Թոքերի հիվանդությունների հայտնաբերման ամենատարածված մեթոդը լսումն է: Այն ներառում է ներքին օրգանների գործունեության արդյունքում առաջացած հնչյունների ունկնդրումը: Աուսկուլտացիան հայտնի է 1816 թվականից։ Առաջինը, ով այն կիրառեց, ֆրանսիացի բժիշկ և անատոմիստ էր: . Նա նաև ստետոսկոպի գյուտարարն է և գիտական աշխատության հեղինակ, որը նկարագրում է հիմնական լսողական երևույթները՝ աղմուկը, սուլոցը, .
XNUMX-րդ դարում բժիշկներն իրենց տրամադրության տակ ունեն ուլտրաձայնային ապարատներ, որոնք թույլ են տալիս ոչ միայն լսել, այլեւ տեսնել ներքին օրգանները։ Չնայած դրան, լսողական մեթոդը շարունակում է մնալ հիմնական բժշկական գործիքներից մեկը։ Օրինակ, բժշկական պրակտիկայում լսողության կարևորությունը ընդգծում է բժիշկ Վալենտին Ֆյուսթերը: Իր Նա մեջբերեց վեց դեպք (բոլորն էլ տեղի են ունեցել 48 ժամվա ընթացքում), որոնցում ստետոսկոպի ախտորոշումը օգնել է ճշգրիտ ախտորոշում կատարել, որն ակնհայտ չէր պատկերագրության վրա:
Բայց այնուամենայնիվ մեթոդն ունի իր թերությունները. Մասնավորապես, բժիշկները միջոցներ չունեն օբյեկտիվորեն վերահսկելու լսողական հետազոտության արդյունքները։ Այն ձայները, որոնք բժիշկը լսում է, ոչ մի տեղ չեն գրանցվում, իսկ գնահատման որակը կախված է բացառապես նրա փորձից։ Ըստ տարբեր գնահատականների՝ բժիշկը կարող է հայտնաբերել պաթոլոգիան մոտավորապես 67%:
Ինժեներներ-ից — ստարտափ, որն անցել է ITMO համալսարանի աքսելերացիոն ծրագրով։ Նրանք մշակել են խելացի ստետոսկոպ, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝ աուդիո ձայնագրություններից թոքերի հիվանդությունները հայտնաբերելու համար:
Լուծման հնարավորություններ և հեռանկարներ
Էլեկտրոնային ստետոսկոպն ունի զգայուն խոսափող, որն ընդունում է հաճախականությունների ավելի լայն շրջանակ, քան մարդու ականջը: Միաժամանակ բժիշկները կարողանում են մեծացնել լսելի ձայների ծավալը։ Սա կարևոր է գեր հիվանդների հետ աշխատելիս, քանի որ ձայնը ավելի վատ է թափանցում մարդու հաստ հյուսվածքի միջով: Բացի այդ, գործառույթը տեղին է տարեց բուժաշխատողների համար, որոնց լսողության սրությունը այլևս նույնը չէ, ինչ իրենց երիտասարդության տարիներին:
Խորը նյարդային ցանցերը օգնում են բացահայտել ձայները, որոնք վկայում են հիվանդության առկայության մասին: Ներկայումս նրանց աշխատանքի ճշգրտությունը կազմում է 83%, սակայն տեսականորեն այս ցուցանիշը կարելի է հասցնել 98%-ի։ Ստարտափ թիմն արդեն հավաքում է նոր տվյալներ՝ ուսուցման հավաքածուն ընդլայնելու համար։
Լուսանկարը ` /PD
Խելացի ստետոսկոպն աշխատում է սմարթֆոնի հետ զուգահեռ։ Հավելվածը օգտվողներին տալիս է ախտորոշման վերաբերյալ առաջարկություններ, պահում և մշակում է գրառումները և ցուցադրում չափման արդյունքները: Դրա շնորհիվ սարքը կարող են օգտագործել բժշկական կրթություն չունեցողները։
Laeneco թիմը համոզված է, որ խելացի ստետոսկոպը կօգնի նվազեցնել թոքերի քրոնիկ հիվանդությունների հավանականությունը և նախատեսում է ընդլայնել գործիքի հնարավորությունները: Հիմնական խնդիրներից մեկը սրտի պաթոլոգիաների հայտնաբերման ֆունկցիոնալության զարգացումն է:
Laeneco-ի մասին
Թիմ բաղկացած է երեք հոգուց՝ Եվգենի Պուտին, Սերգեյ Չուխոնցև և Իլյա Սկորոբոգատով։
Եվգենին աշխատում է որպես ծրագրավորող-ինժեներ ITMO համալսարանի Համակարգչային տեխնոլոգիաների լաբորատորիայում և ղեկավարում է Kaggle ակումբը մեքենայական ուսուցման գործնական խնդիրների լուծման համար: Նա նաև ռեսուրսի հեղինակն է , ունակ է արյան անալիզից գուշակել հիվանդի տարիքը։
Թիմի երկրորդ անդամը՝ Սերգեյը, ավարտել է Ուդմուրտի պետական համալսարանի իրավունքի ինստիտուտը և հանդիսանում է ցանցային կայանների հայեցակարգի հեղինակներից մեկը։ Այն նախատեսված է բազմաթիվ անկախ արտադրություններ կառավարելու համար:
Ինչ վերաբերում է Իլյային, ապա նա ITMO համալսարանի Տեղեկատվական տեխնոլոգիաների և ծրագրավորման գծով շրջանավարտ է, ով երկար ժամանակ զբաղվում է արտադրության ավտոմատացման և փաստաթղթերի հոսքի հարցերով։ Խելացի ստետոսկոպ ստեղծելու գաղափարը նրա մոտ ծագել է այն ժամանակ, երբ նա մշակում էր հաստոցներով արձակվող ձայները վերլուծելու սենսոր:
2017 թվականին Laeneco թիմն ավարտեց արագացման ծրագիր . Մասնակիցները ձևավորեցին բիզնես մոդել և մշակեցին MVP խելացի ստետոսկոպի համար: Համակարգը ներկայացվել է Ֆինլանդիայում *SHIP-2017 ստարտափ փառատոնին և Սանկտ Պետերբուրգի SPIEF'18 ֆորումին։ Նաև 2018-ին նախագիծը դարձավ pitch session-ի հաղթող»», որը կազմակերպել է ITMO University Technopark-ը Ասիայից ժամանած փորձագետների հետ համատեղ։ Միաժամանակ Laeneco-ն առաջարկ է ստացել իրենց արտադրանքը ճապոնական շուկա բերելու համար։
ITMO համալսարանի այլ հանգույցներ.
PS Եթե դուք կապված եք ITMO համալսարանի հետ և ցանկանում եք խոսել ձեր նախագծի կամ գիտական աշխատանքի մասին մեր բլոգում Habré-ում, խնդրում ենք ուղարկել հնարավոր թեմաներ: pm
Source: www.habr.com