Predstavljajte si svet, kjer bi vaš pametni telefon natančno zaznal vašo respiratorno bolezen le z analizo zvoka vašega kašlja. Čeprav se to morda sliši kot nekaj iz znanstveno-fantastičnega romana, skupina znanstvenikov in zdravnikov na Univerzi v Washingtonu to idejo približuje resničnosti.
S pomočjo moči strojnega učenja so ti raziskovalci razvili aplikacijo, ki lahko prepozna različne vrste kašlja, povezane z različnimi boleznimi, najprej s tuberkulozo (TB). Tuberkuloza je resna bakterijska okužba, ki prizadene pljuča in zahteva življenja 1,5 milijona ljudi vsako leto, po podatkih Svetovne zdravstvene organizacije.
Dr. David Horne, docent za pljučne, intenzivne in spalne bolezni, skupaj s svojo ekipo, si prizadeva omogočiti dostopnost te tehnologije prek pametnih telefonov. Zbiranjem podatkov od potrjenih primerov TB in primerjanjem zvokov kašlja s tistimi brez TB so izurili algoritem strojnega učenja, da analizira frekvenčne vzorce, najdene v zvočnih posnetkih.
“Čeprav to morda ni očitno za človeško uho, algoritem strojnega učenja lahko zazna subtilne razlike v zvokih kašlja, ki ločijo med primeri TB in ne-TB,” je pojasnila Manuja Sharma, doktorska študentka, vključena v raziskavo.
Njihove ugotovitve so prebojne. Njihova aplikacija, ki uporablja običajni mikrofon pametnega telefona, je pokazala večjo natančnost pri napovedovanju kašlja z aktivno TB v primerjavi z dražjimi mikrofoni. Ta preboj lahko preoblikuje postopek presejanja v skupnostih, kjer so stopnje TB visoke, vendar so omejeni viri za diagnozo.
Raziskovalci imajo tudi načrte za razširitev svoje aplikacije na kašlje z drugimi respiratornimi boleznimi, kot so COVID-19, pljučnica in astma. Verjamejo, da bi ta tehnologija lahko zagotovila hitra in stroškovno učinkovita orodja za presejanje, ki bi zdravstvenim strokovnjakom omogočila prepoznavanje posameznikov, ki so visoko ogroženi za respiratorne bolezni.
Čeprav je še vedno potrebno veliko raziskav in razvoja, ta inovativen pristop k diagnosticiranju dihalnih bolezni kaže velik potencial. V svetu, kjer so pametni telefoni postali nepogrešljiv del našega življenja, lahko ta tehnologija zdravstveno oskrbo prinese neposredno naše prste, ljudem pa omogoči večjo samostojnost in izboljša javno zdravje po vsem svetu.
Pogosta vprašanja:
1. Kaj je razvila Univerza v Washingtonu?
Univerza v Washingtonu je razvila aplikacijo, ki lahko prepozna različne vrste kašlja, povezane z različnimi boleznimi, najprej s tuberkulozo (TB).
2. Kaj je tuberkuloza (TB)?
Tuberkuloza je resna bakterijska okužba, ki prizadene pljuča in zahteva življenja 1,5 milijona ljudi vsako leto, po podatkih Svetovne zdravstvene organizacije.
3. Kako deluje aplikacija?
Aplikacija zbere podatke od potrjenih primerov TB in primerja zvoke kašlja s tistimi brez TB. Algoritem strojnega učenja nato analizira frekvenčne vzorce, najdene v zvočnih posnetkih, da loči med primeri TB in ne-TB.
4. Kakšne so ugotovitve raziskave?
Raziskovalci so ugotovili, da je aplikacija, ki uporablja običajni mikrofon pametnega telefona, pokazala večjo natančnost pri napovedovanju kašlja z aktivno TB v primerjavi z dražjimi mikrofoni.
5. Kakšen je potencialni vpliv te tehnologije?
Ta preboj ima potencial za preoblikovanje postopka presejanja v skupnostih, kjer so stopnje TB visoke, vendar so omejeni viri za diagnozo. Lahko bi se razširila tudi na kašlje z drugimi respiratornimi boleznimi, kot so COVID-19, pljučnica in astma.
Opredelitve:
1. Strojno učenje: Veja umetne inteligence, ki omogoča računalnikom učenje in sprejemanje napovedi ali odločitev brez eksplicitnega programiranja.
2. Tuberkuloza (TB): Resna bakterijska okužba, ki predvsem prizadene pljuča, lahko pa vpliva tudi na druge dele telesa.
Predlagane povezave:
1. Svetovna zdravstvena organizacija: Uradna spletna stran Svetovne zdravstvene organizacije, ki ponuja informacije o različnih zdravstvenih temah, vključno s tuberkulozo.
2. Univerza v Washingtonu: Uradna spletna stran Univerze v Washingtonu, kjer so raziskovalci razvili aplikacijo za diagnosticiranje dihalnih bolezni.
The source of the article is from the blog scimag.news