Diákok mesterséges intelligenciával működő sztetoszkópot készítettek, amely segít otthon a légúti betegségek monitorozásában és korai felismerésében.

A RespirAI névre keresztelt okos headset projekt második díjat nyert az 5. „Technológiai Startup Diákversenyen – InTE-UD” 2025-ben, amelyet nemrégiben szervezett a Da Nang Egyetem Ifjúsági Uniója és Diákszövetsége a Da Nang város Tudományos és Technológiai Tanszékével együttműködve.

A RespirAI-t Vo Hoang, Thien Quoc, Quoc Hung, Hoang Long (Da Nang Műszaki Egyetem - Da Nang Egyetem) és Van Anh (Da Nang Közgazdaságtudományi Egyetem - Da Nang Egyetem) diákok fejlesztették ki. A csoport 2025 szeptemberében kezdte meg kutatását, amelynek hátterében a légzőszervi betegségek monitorozásával és diagnosztizálásával kapcsolatos vietnami megfigyelések álltak.

Egy diákcsoport, amely egy légúti megbetegedések monitorozására szolgáló „mesterséges intelligencia alapú sztetoszkópot” fejlesztett ki, második díjat nyert az 5. „Technológiai Startup Verseny Diákoknak - InTE-UD” versenyen 2025-ben.

Vo Hoang, a csapat vezetője szerint Vietnámban viszonylag magas a légzőszervi betegségek, különösen a krónikus obstruktív tüdőbetegség (COPD), a tüdőgyulladás és az asztma előfordulása a gyermekeknél. Eközben a vidéki és távoli területeken élők közül sokan korlátozottan férnek hozzá a speciális orvosi ellátáshoz. A tüdőbetegségek gyakran észrevétlenül alakulnak ki, és rendszeres ellenőrzés nélkül nehéz őket korán felismerni.

„Ezen valóság alapján célunk egy kompakt, intelligens eszköz létrehozása, amellyel a betegek proaktívan figyelemmel kísérhetik tüdőegészségüket, miközben segítik az orvosokat a diagnosztikai folyamatban, időt és költségeket takarítva meg az orvosi vizsgálatok és kezelések során ” – osztotta meg Vo Hoang.

A RespirAI kialakítása hasonló a hagyományos sztetoszkópokhoz, így mind az orvosok, mind a felhasználók számára könnyen elérhető. Az eszköz azonban egy speciális hangérzékelő rendszert is tartalmaz, amelyet stratégiailag helyeztek el a kulcsfontosságú vizsgálati helyeken, például a tüdőcsúcsban, a tüdő közepén és a hipopulmonális régióban.

Hoang Long diák elmondta, hogy a RespirAI legnagyobb különbsége a tüdőhangok digitalizálásának képességében rejlik. „A rögzített tüdőhangokat egy mesterséges intelligencia rendszer dolgozza fel, amely automatikusan kiszűri a zajokat, valós időben elemzi őket, és egy előre betanított gépi tanulási modell alapján azonosítja a rendellenességeket” – mondta a diák.

Az elemzési eredmények túlmutatnak az egyszerű „hallgatáson”, és vizuálisan grafikon formájában jelennek meg, beleértve a légzésszám-diagramokat és a tünetek, például a zihálás, a sercegés vagy a normál állapot valószínűségét előrejelző indikátorokat.

Ennek alapján a rendszer javaslatokat tesz a gyakori légzőszervi betegségekre, például a COPD-re vagy a tüdőgyulladásra, referenciaadatként szolgálva az orvosok klinikai döntéshozatalának támogatásához. Ezenkívül a RespirAI-t úgy tervezték, hogy integrálja az IoT-kapcsolatot, lehetővé téve a távoli adatátvitelt. Ez lehetőséget teremt a betegség progressziójának otthoni monitorozására és a távdiagnózis támogatására, hozzájárulva az utazási költségek csökkentéséhez és a magasabb szintű egészségügyi intézmények terhelésének csökkentéséhez.

Az adattól a prototípusig tartó nehéz út.

A piacon kapható néhány meglévő elektronikus sztetoszkóppal összehasonlítva a RespirAI-t a csapat az automatizált, mesterséges intelligencia segítségével történő elemzésre és a könnyen érthető információk szoftveres megjelenítésére összpontosítva fejlesztette ki. További előnye az alacsonyabb várható költsége, amely lehetővé teszi az alapellátási intézményekben való telepítést, valamint a betegségek különböző stádiumokban történő monitorozására szolgáló elektronikus egészségügyi dokumentációkká való bővítésének lehetősége.

„A megvalósítási folyamat során a csapat egyedi kihívásokkal nézett szembe, amelyek a mesterséges intelligencia-alapú biomedicinális kutatások területére jellemzőek, különösen az adatproblémával. A speciális adatforrásokhoz való hozzáférés szigorú betartást igényelt a titoktartás és a kutatásetika elveinek, valamint sokrétű együttműködésnek” – osztotta meg Thien Quoc, kifejtve, hogy az adatgyűjtési és szabványosítási folyamat miért volt olyan bonyolult és hosszadalmas.

Ezzel egyidejűleg a hardverek, a jelfeldolgozó algoritmusok és a mesterséges intelligencia modellek integrációja is magas követelményeket támaszt a tervezés szinkronizációjával szemben. A csapatnak folyamatosan felül kell vizsgálnia, módosítania és optimalizálnia kell az alkatrészeket annak biztosítása érdekében, hogy a rendszer a kutatási céloknak megfelelően működjön.

A témavezető előadók szakértői útmutatásának és komoly, kitartó munkamoráljának köszönhetően a csapat fokozatosan tökéletesítette a kutatási prototípust. A RespirAI eddig egy tesztverziót fejlesztett ki olyan alapvető funkciókkal, mint a jelgyűjtés, a zajfeldolgozás és a mesterséges intelligencia alapú elemzés, lerakva a további kutatás és fejlesztés alapjait a légzőszervi egészségügy területén.

A RespirAI sztetoszkóp előnye a (várhatóan) alacsonyabb ára a piacon kapható néhány elektronikus sztetoszkóphoz képest.

A tervezett ütemterv szerint a csapat fokozatosan fogja megvalósítani az értékelési és tesztelési tevékenységeket megfelelő szakmai környezetben, a jelenlegi szabályozások és a vonatkozó szabványok betartása alapján. A csapat óvatos ütemtervet követve, a jogi követelményekkel és a gyakorlati megvalósítási feltételekkel összhangban kívánja megvalósítani a kereskedelmi forgalomba hozatalt.

A projektet értékelve a Da Nang Műszaki Egyetem (Da Nang Egyetem) mesterképzéses hallgatója, Nguyen Quang Tan kijelentette, hogy a RespirAI gyakorlati jelentőséggel bír az egyre gyakoribb légzőszervi megbetegedések kontextusában, különösen a COVID-19 világjárvány után. Az intelligens érzékelők és a mesterséges intelligencia alkalmazása támogathatja az orvosokat a távoli orvosi vizsgálatokban és kezelésekben a digitális egészségügy trendjében.

A jövőben a csapat kiterjesztheti a funkciókat a légzési paraméterek és a légáramlás mérésére, ezáltal átfogóbb értékelést nyújtva a betegek tüdőállapotáról. A kulcsfontosságú tényező továbbra is egy szabványosított, kellően nagy és megbízható adatbázis létrehozása ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia algoritmusa valós környezetben is hatékonyan működhessen.

„Ez a helyes irány az intelligens egészségügy számára. A csapatnak továbbra is szorosan együtt kell működnie az egészségügyi intézményekkel és a szakemberekkel, hogy fenntartható módon finomíthassa a rendszert” – értékelte Tan professzor.