Predstavte si svet, v ktorom váš smartfón dokáže presne diagnostikovať vašu respiračnú chorobu jednoducho analýzou zvuku vášho kašľa. Zatiaľ čo to môže znieť ako niečo zo sci-fi románu, skupina vedcov a lekárov na University of Washington prináša túto predstavu bližšie k realite.
Títo výskumníci využívajúc silu strojového učenia vyvinuli aplikáciu, ktorá dokáže identifikovať rôzne druhy kašľa spojené s rôznymi ochoreniami, začínajúc tuberkulózou (TB). Tuberkulóza je vážna bakteriálna infekcia, ktorá postihuje pľúca a každý rok si podľa Svetovej zdravotníckej organizácie (WHO) vyžiada 1,5 milióna životov.
Dr. David Horne, docent pľúcnej, intenzívnej starostlivosti a spánkovej medicíny, spolu so svojím tímom, má za cieľ urobiť túto technológiu dostupnou prostredníctvom smartfónov. Sú zbierané údaje od potvrdených pacientov s tuberkulózou a porovnávané zvuky ich kašľa s tými bez tuberkulózy. Vytvorili strojový učiaci sa algoritmus, ktorý analyzuje frekvenčné vzory v zvukových záznamoch.
„Zatiaľ čo to nemusí byť zrejmé ľudskému uchu, algoritmus strojového učenia dokáže rozpoznať jemné rozdiely v zvukoch kašľa, ktoré môžu rozlišovať prípady s tuberkulózou od prípadov bez nej,“ vysvetlila Manuja Sharma, doktorandská študentka zapojená do výskumu.
Nálezy tímu sú revolučné. Ich aplikácia, využívajúca bežný mikrofón smartfónu, preukázala vyššiu presnosť pri predikovaní kašľa aktívnej tuberkulózy v porovnaní s drahšími mikrofónmi. Tento prielom môže revolučne ovplyvniť proces skríningu v komunitách s vysokou frekvenciou tuberkulózy, ale nedostatkom prostriedkov na diagnózu.
Výskumníci majú tiež plány na rozšírenie svojej aplikácie, aby zahŕňala kašeľ z iných respiračných ochorení, ako je COVID-19, zápal pľúc a astma. Veria, že táto technológia by mohla poskytnúť rýchle a nákladovo efektívne skríningové nástroje, umožňujúce odborníkom v zdravotníctve identifikovať jedincov s vysokým rizikom respiračných chorôb.
Aj keď ešte stále prebieha veľa výskumu a vývoja, tento inovatívny prístup k diagnostikovaniu respiračných ochorení preukazuje veľký potenciál. Vo svete, kde smartfóny sa stali neoddeliteľnou súčasťou nášho života, táto technológia by mohla priniesť zdravotnú starostlivosť priamo do našich rúk, posilňujúc jednotlivcov a zlepšujúc verejné zdravie celosvetovo.
Časté otázky:
1. Čo vyvinula University of Washington?
University of Washington vyvinula aplikáciu, ktorá dokáže identifikovať rôzne druhy kašľa spojené s rôznymi ochoreniami, začínajúc tuberkulózou (TB).
2. Čo je tuberkulóza (TB)?
Tuberkulóza je vážna bakteriálna infekcia, ktorá postihuje pľúca a každý rok si podľa Svetovej zdravotníckej organizácie (WHO) vyžiada 1,5 milióna životov.
3. Ako funguje aplikácia?
Aplikácia zhromažďuje údaje od potvrdených pacientov s tuberkulózou a porovnáva zvuky ich kašľa s tými bez tuberkulózy. Strojový učiaci sa algoritmus potom analyzuje frekvenčné vzory v zvukových záznamoch, aby rozlišoval prípady s tuberkulózou od prípadov bez nej.
4. Aké sú výsledky výskumu?
Výskumníci zistili, že aplikácia, využívajúca bežný mikrofón smartfónu, preukázala vyššiu presnosť pri predikovaní kašľa aktívnej tuberkulózy v porovnaní s drahšími mikrofónmi.
5. Aký je potenciálny vplyv tejto technológie?
Tento prielomový objav môže revolučne ovplyvniť proces skríningu v komunitách s vysokou frekvenciou tuberkulózy, ale nedostatkom prostriedkov na diagnózu. Taktiež by mohla byť rozšírená, aby zahŕňala kašeľ z iných respiračných ochorení, ako je COVID-19, zápal pľúc a astma.
Definície:
1. Strojové učenie: Odvetvie umelej inteligencie, ktoré umožňuje počítačom učiť sa a robiť predpovede alebo rozhodnutia bez explicitného programovania.
2. Tuberkulóza (TB): Vážna bakteriálna infekcia, ktorá sa primárne dotýka pľúc, ale môže ovplyvniť aj ďalšie časti tela.
Navrhované súvisiace odkazy:
1. Svetová zdravotnícka organizácia: Oficiálna webová stránka Svetovej zdravotníckej organizácie poskytujúca informácie o rôznych zdravotných témach, vrátane tuberkulózy.
2. University of Washington: Oficiálna webová stránka University of Washington, kde výskumníci vyvinuli aplikáciu na diagnostiku respiračných ochorení.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe