Studenten entwickeln ein KI-Stethoskop zur Überwachung und Früherkennung von Atemwegserkrankungen zu Hause.

Das Smart-Headset-Projekt mit dem Namen RespirAI gewann den zweiten Preis beim 5. „Technology Startup Competition for Students – InTE-UD“ im Jahr 2025, der kürzlich von der Jugendunion und der Studentenvereinigung der Universität Da Nang in Zusammenarbeit mit dem Ministerium für Wissenschaft und Technologie der Stadt Da Nang organisiert wurde.

RespirAI wurde von den Studenten Vo Hoang, Thien Quoc, Quoc Hung, Hoang Long (Technische Universität Da Nang – Universität Da Nang) und Van Anh ( Wirtschaftswissenschaftliche Universität Da Nang) entwickelt. Die Gruppe begann ihre Forschung im September 2025 aufgrund von Beobachtungen zu Schwierigkeiten bei der Überwachung und Diagnose von Atemwegserkrankungen in Vietnam.

Eine Gruppe von Studenten, die ein „KI-Stethoskop“ zur Überwachung von Atemwegserkrankungen entwickelt haben, gewann 2025 den zweiten Preis beim 5. „Technology Startup Competition for Students - InTE-UD“.

Laut Teamleiter Vo Hoang weist Vietnam eine relativ hohe Inzidenz von Atemwegserkrankungen auf, insbesondere von chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD), Lungenentzündung und Asthma bei Kindern. Gleichzeitig haben viele Menschen in ländlichen und abgelegenen Gebieten nur eingeschränkten Zugang zu spezialisierten medizinischen Einrichtungen. Lungenerkrankungen verlaufen oft symptomlos und sind ohne regelmäßige Kontrollen schwer frühzeitig zu erkennen.

„Ausgehend von dieser Realität ist es unser Ziel, ein kompaktes, intelligentes Gerät zu entwickeln, mit dem Patienten ihre Lungengesundheit proaktiv überwachen und gleichzeitig Ärzte im Diagnoseprozess unterstützen können, wodurch Zeit und Kosten für medizinische Untersuchungen und Behandlungen gespart werden “, erklärte Vo Hoang.

RespirAI ähnelt in seinem Design einem herkömmlichen Stethoskop und ist daher sowohl für Ärzte als auch für Anwender leicht zugänglich. Das Gerät verfügt jedoch über ein spezielles Schallsensorsystem, dessen Sensoren strategisch an wichtigen Untersuchungsstellen wie der Lungenspitze, dem mittleren Lungenbereich und der Hypopulmonalregion platziert sind.

Student Hoang Long erklärte, der größte Unterschied von RespirAI liege in der Fähigkeit, Lungengeräusche zu digitalisieren. „Die aufgezeichneten Lungengeräusche werden mithilfe eines KI-Systems verarbeitet, das automatisch Rauschen filtert, in Echtzeit analysiert und Anomalien anhand eines vortrainierten Modells für maschinelles Lernen identifiziert“, so der Student.

Die Analyseergebnisse gehen über das bloße „Zuhören“ hinaus und werden visuell in Form von Diagrammen dargestellt, darunter Diagramme zur Atemfrequenz und Indikatoren, die die Wahrscheinlichkeit von Symptomen wie Keuchen, Rasselgeräuschen oder einem normalen Zustand vorhersagen.

Auf dieser Grundlage liefert das System Empfehlungen für häufige Atemwegserkrankungen wie COPD oder Lungenentzündung und dient Ärzten als Referenzdaten für ihre klinischen Entscheidungen. Darüber hinaus ist RespirAI für die Integration von IoT-Anbindungen konzipiert und ermöglicht so die Datenübertragung aus der Ferne. Dies eröffnet die Möglichkeit, den Krankheitsverlauf zu Hause zu überwachen und Ferndiagnosen zu unterstützen, was zu geringeren Reisekosten und einer Entlastung der Gesundheitseinrichtungen beiträgt.

Der beschwerliche Weg von den Daten zum Prototyp.

Im Vergleich zu anderen elektronischen Stethoskopen auf dem Markt wurde RespirAI von einem Team mit dem Fokus auf automatisierte KI-gestützte Analyse und leicht verständliche Darstellung der Informationen entwickelt. Ein weiterer Vorteil sind die voraussichtlich geringeren Kosten, wodurch es sich für den Einsatz in der Primärversorgung eignet. Zudem bietet es Potenzial für die Integration in elektronische Patientenakten zur Überwachung von Krankheiten in verschiedenen Stadien.

„Während des Implementierungsprozesses sah sich das Team mit besonderen Herausforderungen im Bereich der KI-basierten biomedizinischen Forschung konfrontiert, insbesondere mit dem Datenproblem. Der Zugriff auf spezialisierte Datenquellen erforderte die strikte Einhaltung der Grundsätze der Vertraulichkeit und der Forschungsethik sowie eine vielschichtige Zusammenarbeit“, erklärte Thien Quoc und erläuterte damit, warum der Datenerfassungs- und Standardisierungsprozess so aufwendig und langwierig war.

Gleichzeitig stellt die Integration von Hardware, Signalverarbeitungsalgorithmen und KI-Modellen hohe Anforderungen an die Designsynchronisation. Das Team muss die Komponenten kontinuierlich überprüfen, anpassen und optimieren, um sicherzustellen, dass das System gemäß den Forschungszielen funktioniert.

Dank der fachkundigen Betreuung durch ihre Dozenten und ihres engagierten und beharrlichen Arbeitseifers perfektionierte das Team den Forschungsprototyp schrittweise. RespirAI hat mittlerweile eine Testversion mit Kernfunktionen wie Signalerfassung, Rauschverarbeitung und KI-basierter Analyse entwickelt und damit die Grundlage für weitere Forschung und Entwicklung im Bereich der Atemwegsmedizin geschaffen.

Der Vorteil des RespirAI-Stethoskops liegt in seinem (erwartungsgemäß) niedrigeren Preis im Vergleich zu einigen bereits auf dem Markt befindlichen elektronischen Stethoskopen.

Gemäß dem geplanten Fahrplan wird das Team schrittweise Evaluierungs- und Testaktivitäten in geeigneten professionellen Umgebungen durchführen, unter Einhaltung geltender Vorschriften und relevanter Normen. Das Team strebt eine vorsichtige Kommerzialisierung an, die den rechtlichen Anforderungen und praktischen Umsetzungsbedingungen entspricht.

Nguyen Quang Tan, Masterstudent an der Technischen Universität Da Nang, bewertete das Projekt und erklärte, dass RespirAI angesichts der zunehmenden Häufigkeit von Atemwegserkrankungen, insbesondere nach der COVID-19-Pandemie, von praktischer Bedeutung sei. Der Einsatz intelligenter Sensoren und KI könne Ärzte im Zuge der Digitalisierung des Gesundheitswesens bei Fernuntersuchungen und -behandlungen unterstützen.

Zukünftig könnte das Team die Funktionen um die Messung von Atemparametern und des Atemflusses erweitern und so eine umfassendere Beurteilung des Lungenzustands der Patienten ermöglichen. Entscheidend bleibt der Aufbau einer standardisierten, ausreichend großen und zuverlässigen Datenbank, damit der KI-Algorithmus in realen Umgebungen effektiv eingesetzt werden kann.

„Das ist der richtige Weg für eine intelligente Gesundheitsversorgung. Das Team muss weiterhin eng mit Gesundheitseinrichtungen und Spezialisten zusammenarbeiten, um das System nachhaltig weiterzuentwickeln“, urteilte Professor Tan.

Le Thu

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