- Астма часто встречается у маленьких детей.
- Диагностика обострений астмы у детей в возрасте до 5 лет является сложной задачей.
- В недавнем исследовании рассматривался стетоскоп, созданный с помощью искусственного интеллекта, который объединяет слуховые данные с физическими измерениями.
- Исследователи пришли к выводу, что новый инструмент успешно выявляет обострения у детей до 5 лет.
В Соединенных Штатах астмой страдает примерно 1 из 12 человек — это около 27 миллионов человек.
Из них около 4,5 миллионов моложе 18 лет, что делает астму наиболее распространенным хроническим заболеванием у детей.
Хотя астма
Снижение этих рисков зависит от прогнозирования обострений или их раннего выявления. Это делает жизненно важным точный и тщательный мониторинг.
Однако у детей младшего возраста это может быть непросто, хотя новый стетоскоп, использующий искусственный интеллект, может облегчить эту задачу.
Пробелы в мониторинге астмы в домашних условиях
Взрослые и дети старше 5 лет могут использовать тесты функции легких, которые измеряют пиковую скорость выдоха. Однако для маленьких детей эти тесты часто мало помогают.
Медицинские новости сегодня поговорил об этом с доктором Аланом Капланом, председателем канадской группы семейных врачей Airways.
«Детей труднее оценить, поскольку им труднее описать свои симптомы, и они часто просто принимают их», — сказал он.
Например, один
Поскольку эти меры в основном неэффективны для детей до 5 лет, врачи полагаются на особенности дыхания ребенка, такие как хрипы и хрипы — низкочастотные булькающие звуки, возникающие при выдохе.
Врачи обычно оценивают эти так называемые аускультативные явления при личном приеме. Это делает их менее полезными для раннего выявления обострений и выявления их триггеров. Кроме того, мониторинг звуков во многом субъективен.
Может ли решение, основанное на искусственном интеллекте, стать ответом?
Введите стетоскоп AI
Недавнее исследование, опубликованное в журнале Анналы семейной медициныисследовали домашний стетоскоп с искусственным интеллектом (ИИ) под названием StethoMe.
Следует отметить, что 6 из 13 авторов исследования являются либо сотрудниками, либо акционерами, либо и тем, и другим в компании, производящей StethoMe.
StethoMe обнаруживает постоянные звуки, такие как хрипение и хрип, а также прерывистые звуки, такие как потрескивание.
Он объединяет эти слуховые данные с физическими измерениями, включая частоту сердечных сокращений, частоту дыхания и соотношение продолжительности вдоха и выдоха.
Исследователи хотели определить, какие из этих параметров наиболее полезны для выявления обострений. Они также хотели оценить, было ли это домашнее тестирование полезным для детей, слишком маленьких для использования стандартных тестов.
Подробности исследования по выявлению астмы
Исследователи набрали 90 детей и 59 взрослых с астмой и наблюдали за ними в течение 6 месяцев.
Участники или родители участников на протяжении всего исследования использовали три теста:
- Стетоскоп с искусственным интеллектом
- измеритель периферической капиллярной сатурации кислорода (SpO2)
- пикфлоуметр на выдохе
Они также прошли опросы о состоянии здоровья, включая информацию о субъективном качестве дыхания. Все данные были собраны в приложении для смартфона.
Участники или родители проводили эти тесты один раз в день в течение первых 14 дней, а затем не реже одного раза в неделю до конца исследования. В результате было проведено 6442 полных обследования.
Каждое обследование врачи оценивали на наличие обострений. Для каждого параметра ученые обучили модель машинного обучения, чтобы определить, какой из них наиболее полезен для выявления обострений.
Выявление астмы у детей
Авторы пишут, что у детей раннего возраста «субъективной информации, отмеченной родителями, недостаточно для подтверждения или исключения появления обострения».
Они пришли к выводу, что это наблюдение демонстрирует, что неподготовленные люди не могут использовать субъективные меры для точного прогнозирования или подтверждения обострений астмы.
Исследователи также сообщили, что индивидуально пиковая скорость выдоха, SpO2, частота сердечных сокращений, частота дыхания и соотношение продолжительности вдоха и выдоха являются «относительно слабыми индикаторами» обострения.
Из всех одиночных измерений наиболее эффективными были непрерывные аускультативные звуки.
При использовании нескольких измерений сочетание стетоскопа с искусственным интеллектом и данными обследования, пиковой скорости выдоха и SpO2 обеспечило наилучшие шансы выявить обострение во всех возрастных группах.
Кроме того, у детей данные стетоскопа с искусственным интеллектом работали так же хорошо, как и все параметры.
«(U)sing стетоскопы с помощью искусственного интеллекта позволяют с высокой эффективностью выявлять обострения даже у детей младше 5 лет», — пишут авторы исследования.
Выявление астмы у взрослых
Когда исследователи изучили данные взрослых, они обнаружили, что сообщения участников о симптомах астмы были наиболее эффективным способом диагностики обострений.
Вместе авторы пришли к выводу, что взрослые могут хорошо оценить свои симптомы, тогда как родителям детей, больных астмой, сложнее описать симптомы своего ребенка.
Медицинские новости сегодня также поговорил с доктором Рэйчел Фунг, старшим научным сотрудником группы здоровья детей в Telethon Kids.
Хотя Фунг не была удивлена тем, что «аускультативные звуки, измеряемые с помощью стетоскопа, более полезны для детей и что симптомы и параметры дыхания являются основным ассоциированным фактором у взрослых», она сочла исследование «умной идеей».
Фунг, которая не участвовала в исследовании, также сказала, что ей «было бы интересно узнать, есть ли какие-либо отклонения от нормы, которые можно было бы выявить до возникновения обострения, и на какой ранней стадии их можно обнаружить».
Потенциальная важность домашнего стетоскопа
Авторы выразили надежду, что этот инструмент поможет врачам и родителям более точно контролировать детскую астму. С возросшим интересом к
«Стетоскопы с искусственным интеллектом — особенно полезный инструмент, который можно применять для оптимизации и улучшения сотрудничества пациента и врача с использованием телемедицинских решений».
Хотя Каплан считает, что предпосылка этого исследования интересна, он добавляет предостережение: «Этой технологии нельзя доверять самой по себе, поскольку у некоторых астматиков возникает одышка, ухудшается обструкция и нет хрипеть».
«Учитывая нехватку врачей во всем мире, — продолжил он, — этот инструмент может оказаться полезным, но я уверен, что стоимость будет огромным препятствием. Другим препятствием будет разработка процесса борьбы с позитивным «экраном».
Фунг согласен с опасениями по поводу доступности.
«Я думаю, что общая полезность этой технологии также будет зависеть от доступности и доступности этих устройств для использования в семьях, страдающих астмой», — объяснила она.
«Исследования показали, что астма непропорционально поражает детей из числа меньшинств и детей с низким доходом, и если при разработке этих технологий не будут учитываться потребности пользователей, они могут быть полезны только тем, у кого есть доступ», — добавила она.
Однако в целом Фунг сказала, что она воодушевлена перспективой использования искусственного интеллекта.
«Исследования с использованием ИИ… открывают новые результаты, которые помогут лучше понять болезнь», — сказала она. «Я считаю, что наиболее многообещающим является использование искусственного интеллекта для моделей прогнозирования астмы, чтобы определить, у кого может развиться астма или у кого будут серьезные симптомы, которым может помочь определенное лечение».