Laeneco 團隊開發了一種智慧聽診器,可以比醫生更準確地檢測肺部疾病。 接下來 - 關於設備的組件及其功能。
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與治療肺部疾病相關的困難
根據世界衛生組織統計,呼吸道疾病佔該時期的10%
檢測肺部疾病最常見的方法是聽診。 它涉及聆聽內臟器官活動引起的聲音。 聽診法自 1816 年以來就廣為人知。 第一個付諸實踐的人是一位法國醫生和解剖學家。
在 XNUMX 世紀,醫生可以使用超音波機器,這使他們不僅可以聽到,還可以看到內部器官。 儘管如此,聽診法仍然是主要的醫療工具之一。 例如, Valentin Fuster 醫學博士就強調了聽診在醫療實踐中的重要性。 在他的
但該方法仍有其缺點。 特別是,醫師沒有辦法客觀地監測聽診檢查的結果。 醫生聽到的聲音不會被記錄在任何地方,評估的品質完全取決於他的經驗。 根據各種估計,醫生識別病理的準確率約為 67%。
工程師來自
解決方案的機會和前景
電子聽診器有一個靈敏的麥克風,可以拾取比人耳更廣泛的頻率範圍。 同時,醫生能夠增加可聽噪音的音量。 這在治療肥胖患者時非常重要,因為聲音在厚厚的人體組織中的穿透力較差。 此外,此功能也適用於聽力敏銳度已不如年輕時的老年醫護人員。
深度神經網路有助於識別顯示疾病存在的聲音。 目前他們的工作準確率為83%,但理論上這個數字可以提高到98%。 新創團隊已經在收集新數據來擴展訓練集。
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智慧聽診器與智慧型手機搭配使用。 該應用程式為用戶提供有關診斷、保存和處理記錄以及顯示測量結果的建議。 因此,沒有受過醫學教育的人也可以使用該設備。
Laeneco 團隊堅信智慧聽診器將有助於降低慢性肺部疾病的可能性,並計劃擴展該工具的功能。 主要任務之一是開發檢測心臟病的功能。
關於Laeneco
團隊
Evgeniy 在 ITMO 大學電腦技術實驗室擔任程式設計師兼工程師,並領導 Kaggle 俱樂部解決實際的機器學習問題。 他也是該資源的作者
該團隊的第二名成員謝爾蓋畢業於烏德穆爾特州立大學法學院,是網路工廠概念的作者之一。 它旨在管理多個獨立的作品。
Ilya 畢業於 ITMO 大學,獲得資訊科技和程式設計學位,長期從事生產自動化和文件流程問題的研究。 當他開發一種用於分析機床發出的聲音的傳感器時,他產生了創建智慧聽診器的想法。
2017年,Laeneco團隊完成加速計畫
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