Laeneco チームは、医師よりも高い精度で肺疾患を検出するスマート聴診器を開発しました。 次に、デバイスのコンポーネントとその機能についてです。
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肺疾患の治療に伴う困難
世界保健機関によると、呼吸器疾患はこの期間の 10% を占めています 。 そしてこれが、人々が（心血管疾患の後に）クリニックを訪れる最も一般的な理由の XNUMX つです。
肺疾患を検出する最も一般的な方法は聴診です。 内臓の活動によって引き起こされる音を聞くことが含まれます。 聴診は 1816 年から知られていました。 これを最初に実践したのはフランスの医師であり解剖学者でした。 。 彼は聴診器の発明者でもあり、騒音、喘鳴、喘鳴などの主な聴診現象を説明した科学的著作の著者でもあります。 .
XNUMX 世紀では、医師は超音波装置を自由に使えるようになり、耳を聞くだけでなく内臓を見ることもできるようになりました。 それにもかかわらず、聴診法は依然として主要な医療ツールの XNUMX つです。 たとえば、医療現場における聴診の重要性は、バレンティン・フスター医学博士によって強調されています。 彼の中で 同氏は、聴診器による診断が画像では明らかではなかった正確な診断に役立った48つの事例（すべてXNUMX時間以内に発生）を挙げた。
しかし、それでもこの方法には欠点があります。 特に、医師は聴診検査の結果を客観的に監視する手段を持っていません。 医師が聞いた音はどこにも記録されず、評価の質は医師の経験のみに依存します。 さまざまな推定によると、医師が病状を特定できる精度は約 67% です。
からのエンジニア — ITMO大学のアクセラレーションプログラムを通過したスタートアップ。 彼らは、機械学習アルゴリズムを使用して音声録音から肺疾患を検出するスマート聴診器を開発しました。
解決策の機会と見通し
電子聴診器には、人間の耳よりも広い範囲の周波数を拾う高感度マイクが付いています。 同時に、医師は可聴騒音の音量を大きくすることができます。 音は厚い人間の組織を透過しにくくなるため、肥満患者を扱う場合、これは重要です。 さらに、この機能は、聴力が若い頃と同じではなくなった高齢の医療従事者にとっても重要です。
ディープ ニューラル ネットワークは、病気の存在を示す音の識別に役立ちます。 現在、彼らの仕事の精度は 83% ですが、理論的にはこの数字は 98% まで高めることができます。 スタートアップ チームはすでにトレーニング セットを拡張するための新しいデータを収集しています。
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スマート聴診器はスマートフォンと連携して動作します。 このアプリケーションは、診断に関する推奨事項をユーザーに提供し、記録を保存および処理し、測定結果を表示します。 このおかげで、このデバイスは医学教育を受けていない人でも使用できます。
Laeneco チームは、スマート聴診器が慢性肺疾患の可能性を減らすのに役立つと確信しており、このツールの機能を拡張する予定です。 主なタスクの XNUMX つは、心臓の病状を検出する機能を開発することです。
ラネコについて
チーム エフゲニー・プーチン氏、セルゲイ・チュコンツェフ氏、イリヤ・スコロボガトフ氏の３人で構成されている。
Evgeniy は、ITMO 大学のコンピューター テクノロジー研究所でプログラマー兼エンジニアとして働いており、実際の機械学習の問題を解決する Kaggle クラブを率いています。 彼はリソースの作成者でもあります 、血液検査から患者の年齢を予測することができます。
チームの XNUMX 人目のメンバー、セルゲイはウドムルト州立大学法学部を卒業し、ネットワーク プラントの概念の著者の XNUMX 人です。 複数の独立したプロダクションを管理するように設計されています。
イリヤに関しては、彼は ITMO 大学を卒業し、情報技術とプログラミングの学位を取得しており、生産自動化とドキュメント フローの問題に長年携わってきました。 スマート聴診器を作成するというアイデアは、工作機械から発せられる音を分析するためのセンサーを開発していたときに思いつきました。
2017 年、Laeneco チームは加速プログラムを完了しました 。 参加者はビジネスモデルを形成し、スマート聴診器の MVP を開発しました。 このシステムは、フィンランドのスタートアップ フェスティバル *SHIP-2017 とサンクトペテルブルクのフォーラム SPIEF'18 で発表されました。 2018年にも、このプロジェクトはピッチセッションで優勝しました。」」は、ITMO大学テクノパークがアジアの専門家とともに主催しました。 同時に、Laeneco は自社製品を日本市場に導入するオファーを受けました。
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出所： habr.com