学生たちは、自宅での呼吸器疾患の監視と早期発見を支援する AI 聴診器を開発しました。

RespirAIと名付けられたスマートヘッドセットプロジェクトは、ダナン大学青年連合・学生協会がダナン市科学技術局と共同で最近開催した2025年の第5回「学生向けテクノロジースタートアップコンテスト - InTE-UD」で2位を獲得した。

RespirAIは、ダナン工科大学（ダナン大学）の学生、Vo Hoang氏、Thien Quoc氏、Quoc Hung氏、Hoang Long氏、そしてダナン大学経済大学のVan Anh氏によって開発されました。同グループは、ベトナムにおける呼吸器疾患のモニタリングと診断の難しさを目の当たりにし、2025年9月に研究を開始しました。

呼吸器疾患を監視する「AI聴診器」を開発した学生グループが、2025年の第5回「学生向けテクノロジースタートアップコンペティション-InTE-UD」で2位を獲得した。

チームリーダーのヴォ・ホアン氏によると、ベトナムでは呼吸器疾患、特に小児の慢性閉塞性肺疾患（COPD）、肺炎、喘息の発生率が比較的高い。一方、農村部や遠隔地では、専門的な医療施設へのアクセスが限られている人が多く、肺疾患はしばしば静かに進行し、定期的なモニタリングなしでは早期発見が困難である。

「その現実に基づいて、私たちは患者が肺の健康を積極的に監視できるコンパクトでスマートなデバイスの開発を目指しています。同時に、医師の診断プロセスを支援し、診察と治療の時間とコストを節約します」とヴォー・ホアン氏は語った。

RespirAIは従来の聴診器に似たデザインで、医師とユーザーの両方にとって使いやすいです。しかし、このデバイスには特殊な音響検知システムが組み込まれており、心尖部、中肺野、下肺野といった重要な検査部位に戦略的に配置されています。

学生のホアン・ロンさんは、RespirAIの最大の違いは肺音をデジタル化できる点にあると述べた。「記録された肺音はAIシステムで処理され、ノイズを自動的にフィルタリングし、リアルタイムで分析し、事前に学習した機械学習モデルに基づいて異常を特定します」とロンさんは説明した。

分析結果は、単に「聞く」だけでなく、呼吸数のグラフや、喘鳴、パチパチ音、正常状態などの症状の可能性を予測する指標など、グラフ形式で視覚的に表示されます。

これに基づき、システムはCOPDや肺炎といった一般的な呼吸器疾患に関する提案を提供し、医師の臨床判断を支援する参考データとして役立ちます。さらに、RespirAIはIoT接続を統合し、遠隔データ伝送を可能にする設計となっています。これにより、自宅での病状の進行モニタリングや遠隔診断のサポートが可能になり、移動コストの削減と高次医療機関への負担軽減に貢献します。

データからプロトタイプまでの困難な旅。

RespirAIは、市場に出回っている既存の電子聴診器デバイスと比較して、AIを用いた自動分析とソフトウェアによる分かりやすい情報表示に重点を置いて開発されています。また、コストが低いことも利点の一つであり、プライマリヘルスケア施設への導入に適しているだけでなく、疾患の様々な段階をモニタリングするための電子カルテへの展開も期待できます。

「実装プロセスにおいて、チームはAIベースの生物医学研究分野特有の課題、特にデータの問題に直面しました。特殊なデータソースへのアクセスには、機密保持と研究倫理の原則を厳格に遵守するとともに、多面的な連携が必要でした」とティエン・クオック氏は語り、データ収集と標準化のプロセスがなぜこれほどまでに複雑で長期にわたるものになったのかを説明した。

同時に、ハードウェア、信号処理アルゴリズム、AIモデルの統合には、設計の同期に対する高い要求も伴います。チームは、システムが研究目的に沿って動作することを保証するために、コンポーネントを継続的にレビュー、調整、最適化する必要があります。

指導教員の専門的な指導と、真摯かつ粘り強い仕事への姿勢のおかげで、チームは研究プロトタイプを着実に完成させてきました。現在までに、RespirAIは信号取得、ノイズ処理、AIベースの分析といったコア機能を備えたテストバージョンを開発し、呼吸器ヘルスケア分野におけるさらなる研究開発の基盤を築いています。

RespirAI 聴診器の利点は、市場の既存の電子聴診器に比べて（予想通り）価格が低いことです。

計画されたロードマップに基づき、チームは現行の規制および関連規格に準拠しつつ、適切な専門環境で段階的に評価・試験を実施していきます。チームは、法的要件と実際の実装条件に沿った慎重なロードマップに沿って、実用化を目指します。

このプロジェクトを評価したダナン工科大学の修士課程学生、グエン・クアン・タン氏は、RespirAIは、特にCOVID-19パンデミック以降、ますます増加している呼吸器疾患の状況において実用的な意義を持つと述べました。スマートセンサーとAIの応用は、デジタルヘルスケアの潮流の中で、医師による遠隔診察や治療を支援することができます。

将来的には、チームは呼吸パラメータと気流の測定機能を拡張し、患者の肺の状態をより包括的に評価できるようになる予定です。AIアルゴリズムが現実世界で効果を発揮するためには、標準化され、十分な規模と信頼性を備えたデータベースを構築することが依然として重要です。

「これはスマートヘルスケアにとって正しい方向性です。チームは、持続可能な方法でシステムを改良していくために、医療施設や専門家と緊密に連携し続ける必要があります」とタン教授は評価した。