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% 。 這是人們去診所的最常見原因之一（僅次於心血管疾病）。
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。 。 他也是聽診器的發明者，也是描述主要聽診現象（噪音、喘息、 .
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 他列舉了48個案例（兩者都發生在XNUMX小時內），其中聽診器診斷有助於做出影像學上不明顯的準確診斷。
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 — 透過 ITMO 大學加速計畫的新創公司。 他們開發了一種智慧聽診器，使用機器學習演算法從錄音中檢測肺部疾病。
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 由三人組成：葉夫根尼·普丁、謝爾蓋·丘孔采夫和伊利亞·斯科羅博加托夫。
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 ，能夠透過血液檢查預測患者的年齡。
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 。 參與者形成了一個商業模型並開發了智慧聽診器的 MVP。 該系統在芬蘭創業節 *SHIP-2017 和聖彼得堡論壇 SPIEF'18 上進行了展示。 同樣在2018年，該項目成為比稿會的獲勝者“”，由 ITMO 大學科技園區與亞洲專家共同組織。 同時，Laeneco 收到了將其產品推向日本市場的邀請。
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來源： www.habr.com