Maschinelles Lernen diagnostiziert Lungenentzündung durch Abhören des Hustens
Ein neuer Algorithmus könnte frühe Anzeichen von Atemwegserkrankungen in Krankenhäusern und zu Hause erkennen
Lungenentzündung ist eine der weltweit häufigsten Todesursachen und betrifft in den Vereinigten Staaten jährlich über eine Million Menschen. Kinder, ältere Erwachsene und Krankenhauspatienten sind unverhältnismäßig stark betroffen. Um ihnen die besten Chancen auf Genesung zu geben, ist es entscheidend, die Krankheit frühzeitig zu erkennen und zu behandeln. Die bisherigen Diagnosemethoden bestehen aus einer Reihe von Bluttests und Thoraxaufnahmen, und ein Arzt muss eine Lungenentzündung vermuten, bevor er sie anordnet.
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Jin Yong Jeon von der Hanyang-Universität erörterte in seinem Vortrag "Pneumonie-Diagnosealgorithmus auf der Grundlage von Raumimpulsantworten unter Verwendung von Hustengeräuschen" eine Technik zur Diagnose von Lungenentzündungen durch passives Zuhören. Die Präsentation fand am 5. Dezember auf der Eastern U.S. in Summit C statt, als Teil der 183. Tagung der Acoustical Society of America, die vom 5. bis 9. Dezember im Grand Hyatt Nashville Hotel stattfindet.
Jeon und seine Forscherkollegen entwickelten einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um Hustengeräusche zu identifizieren und festzustellen, ob die Testperson an einer Lungenentzündung leidet. Da jeder Raum und jedes Aufnahmegerät anders ist, ergänzten sie ihre Aufnahmen mit Raumimpulsantworten, die messen, wie die Akustik eines Raums auf verschiedene Schallfrequenzen reagiert. Durch die Kombination dieser Daten mit den aufgenommenen Hustengeräuschen kann der Algorithmus in jeder Umgebung funktionieren.
"Die automatische Diagnose eines Gesundheitszustands anhand von Informationen über Hustengeräusche, die im täglichen Leben ständig auftreten, wird die Behandlung ohne persönliche Anwesenheit erleichtern", so Jeon. "Es wird auch möglich sein, die gesamten medizinischen Kosten zu senken.
Derzeit plant ein Unternehmen, diesen Algorithmus für die Fernüberwachung von Patienten einzusetzen. Das Team möchte ihn auch als App für die häusliche Pflege einsetzen und plant, die Erfahrung einfacher und benutzerfreundlicher zu gestalten.
"Unser Forschungsteam plant, jeden Schritt, der derzeit manuell durchgeführt wird, zu automatisieren, um den Komfort und die Anwendbarkeit zu verbessern", so Jeon.
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