Умный стетоскоп — проект стартапа из акселератора Университета ИТМО |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-03-31 02:43 Команда Laeneco разработала умный стетоскоп, который определяет заболевание легких с большей точностью, чем врачи. Далее — о компонентах устройства и его возможностях.
Фото © Laeneco Трудности, связанные с лечением заболеваний легких По данным Всемирной организации здравоохранения, на респираторные заболевания приходится 10% периода нетрудоспособных лет. И это одна из самых частых причин обращения людей в поликлиники (после сердечно-сосудистых заболеваний). Самый распространенный метод выявления болезней легких — аускультация. Он заключается в прослушивании звуков, вызванных деятельностью внутренних органов. Аускультация известна еще с 1816 года. Первым, кто применил её на практике, был французский врач и анатом Рене Лаэннек. Он же является изобретателем стетоскопа и автором научного труда с описанием основных аускультативных феноменов — шумов, хрипов, крепитаций. В XXI веке в распоряжении врачей имеются аппараты УЗИ, которые позволяют не просто услышать, но увидеть внутренние органы. Несмотря на это метод аускультации до сих пор остается одним из основных врачебных инструментов. К примеру, важность аускультации в медицинской практике подчеркивает доктор медицинских наук Валентин Фустер (Valentin Fuster). В своем исследовании он привел шесть случаев (все они произошли в течение 48 часов), когда диагностика со стетоскопом помогла поставить точный диагноз, неочевидный на снимках. Но все же метод имеет свои недостатки. В частности, у врачей нет средств объективного контроля результатов аускультативного исследования. Звуки, которые слышит доктор, нигде не фиксируются, а качество оценки зависит исключительно от его опыта. По различным оценкам, точность, с которой врач способен выявить патологию, составляет приблизительно 67%. За решение этих проблем взялись инженеры из Laeneco — стартапа, прошедшего через акселерационную программу Университета ИТМО. Они разработали умный стетоскоп, использующий алгоритмы машинного обучения для выявления заболеваний легких по аудиозаписи. Возможности и перспективы решения Электронный стетоскоп имеет чувствительный микрофон, который улавливает более широкий диапазон частот, чем человеческое ухо. При этом врачи получают возможность увеличивать громкость слышимых шумов. Это важно при работе с полными пациентами, так как звук хуже проникает сквозь толстые ткани человека. Плюс функция актуальна для медработников в возрасте, у которых острота слуха уже не та, что в молодости. Умный стетоскоп работает в паре со смартфоном. Приложение дает пользователям рекомендации, касающиеся проведения диагностики, сохраняет и обрабатывает записи, отображает результаты измерений. Благодаря этому устройством могут пользоваться люди, не имеющие медицинского образования. Команда Laeneco убеждена, что умный стетоскоп поможет снизить вероятность появления хронических заболеваний легких, и планирует расширить возможности инструмента. Одна из главных задач — разработать функциональность для выявления сердечных патологий. О Laeneco Команда Laeneco состоит из трех человек: Евгения Путина, Сергея Чухонцева и Ильи Скоробогатова. Евгений работает программистом-инженером в Лаборатории «Компьютерные Технологии» Университета ИТМО и ведет кружок Kaggle Club по решению практических задач машинного обучения. Он также является автором ресурса Aging.ai, способного предсказать возраст пациента по анализу крови. Второй член команды — Сергей — окончил Институт права в Удмуртском госуниверситете и является одним из авторов концепции сетевого завода. Она предназначена для управления множеством независимых производств. Что касается Ильи, то он выпускник Университета ИТМО по специальности «Информационные технологии и программирование», который долгое время занимался вопросами автоматизации производства и документооборота. Идея создать умный стетоскоп пришла именно ему, когда он разрабатывал датчик для анализа звуков, издаваемых машинными станками. Другие хабрапосты Университета ИТМО:
P.S. Если вы имеете отношение к Университету ИТМО и хотели бы рассказать о своем проекте или научной работе в нашем блоге на Хабре, присылайте потенциальные темы itmo в ЛС. Источник: habr.com Комментарии: |
|