Нoвата технологија за автоматска анализа на кашлицата кај деца вградена во паметните телефони, постигнува висок степен на точност во дијагностицирање на респираторни пореметувања кај децата.
Научната студија објавена во списанието Respiratory Research, покажува дека со примена на smartphone апликација за препознавање на кашлицата, може да се постигне многу висока точност во диференцијација на детска астма, магарешка кашлица, бронхиолитис и болести на долниот респираторен тракт (бронхиите).
Од ‘speech-recognition’ до ‘cough-recognition’
Д-р Пол Портер (Paul Porter), еден од авторите на проектот, спроведен на универзитетот Куртин во Квинсленд, Австралија (Curtin, Queensland), истакнува: „Препознавањето на респираторните пореметувања кај деца, понекогаш може да биде тешка задача дури и за искусните лекари. Нашата студија покажа дека со примена на нови технологии и алгоритми втемелени на математички концепти, можно е успешно да се комбинираат клиничката медицина и знаењето на машините и низ мултидисциплинарна соработка да се креира потполно нов начин за сигурна дијагноза на болестите.“
За развојот на апликацијата, авторите ја искористиле хардверската технологија и програмската поддршка слична на онаа која се применува во апликациите за препознавање на говор. Со употребата на таканаречени deep-learning алгоритми, ја „истренирале“ апликацијата за препознавење на говор (speech recognition) да препознава и да ги разликува различните видови на кашлица типични за 5-те најчести респираторни болести. Понатаму, две болници во западна Австралија ја тестирале апликацијата за препознавање на кашлицата кај 585 деца на возраст од 29 дена до 12 години.
Со апликацијата инсталирана на паметен телефон, ја снимале кашлицата кај испитуваните деца на микрофон, исто како кај програмот за препознавање на говор, со таа разлика што овој пат се препознавала кашлицата. Точноста на дијагнозата која тој ја поставил со помош на програмата за препознавање на кашлање (cough-recognition), проверена е со споредување на дијагнозите кои биле поставено од страна на искусни педијатри кои користеле нормални дијагностички процедури: рендген снимки, лабораториски наоди, историја на болест и други клинички испитувања.
Дијагноза без преглед
Точноста на апликацијата втемелена на машинско учење била помеѓу 81 и 97%. За разлика од ова, просечен педијатар, без користење на дополнителни дијагностички методи и без клинички преглед со стетоскоп, само врз основа на „слушање“ на детската кашлица, тешко постигнува точност поголема од 80%.
Авторите како најголема предност на апликацијата го истакнуваат тоа што е во состојба да постави точна дијагноза без претходен преглед од лекар, снимање или крвна слика и со тоа е овозможено рано започнување со адекватна терапија соодветна за болеста која е дијагностицирана. Исто така не треба да се занемари податокот што апликацијата може да се користи за дијагностицирање „на далечина“ тогаш кога малите пациенти се оддалечени од медицинскиот центар во кој може да бидат радиолошки или лабораториски обработени, што во Австралија е прилично честа појава.
Д-р Портер наведува: „Бидејќи за употребата на овој програм не е потребен клинички преглед, можат да го користат и здравствени работници со пониска стручна спрема. Ние сепак советуваме да, таму каде што е возможно, оваа алатка да се користи заедно со соодветен стручен клинички преглед и дополнителна дијагностика, како би се постигнал максимум на клиничка точност и сигурност“.
