07.12.2022 - 19:53
La pneumònia és una de les principals causes de mort en el món i afecta de manera desproporcionada a nens, adults i pacients hospitalitzats. Per a donar-los les majors possibilitats de recuperació, és crucial detectar-la i tractar-la a temps. Els mètodes de diagnòstic existents consisteixen en una sèrie d’anàlisi de sang i escàners de tòraxs. A més, el metge ha de sospitar que es tracta d’aquesta malaltia abans de sol·licitar-los.
Ara, Jin Yong Jeon, de la Universitat de Hanyang, a Corea del Sud, i els seus companys han desenvolupat un algorisme d’aprenentatge automàtic per a identificar els sons de la tos i determinar si el pacient pateix pneumònia. Aquest nou mètode, presentat en la 183a Reunió de la Societat Acústica d’Amèrica, es pot fer tant a l’hospital com a casa.
Com cada habitació i dispositiu és diferent, van augmentar els seus enregistraments amb respostes d’impuls de l’habitació, que mesuren com reacciona l’acústica d’un espai a diferents freqüències de so. En combinar aquestes dades l’algorisme pot funcionar en qualsevol entorn.
“Diagnosticar automàticament un problema de salut gràcies a la informació sobre els sons que es produeixen contínuament durant la vida quotidiana facilitarà el tractament no presencial. També serà possible reduir els costos mèdics generals”, afirma l’investigador Jin Yong Jeon.
Actualment, una empresa té previst aplicar aquest algorisme per al monitoratge remot de pacients. L’equip també vol aplicar-lo com una aplicació per a l’atenció domiciliària. Es planegen que l’experiència sigui més senzilla i fàcil d’utilitzar. “El nostre equip de recerca està planejant automatitzar cada pas del procés que ara es realitza manualment per a millorar la comoditat i l’aplicabilitat”.
